Total phenolic content, total flavonoid content and in vitro antioxidant activities measured by the FRAP, ABTS, DPPH and ORAC assays of Sri Lankan black and green tea (Camellia sinensis) infusions
Notice bibliographique
Résumé
Tea is one of the most ancient and popular therapeutic beverages consumed by people all over the world. It is made from the leaves and buds of the plant “C. sinensis”. Tea is cultivated in more than thirty countries around the world as a plantation crop. In the present study, thirty tea samples of 20 black and 10 green tea manufactured in Sri Lanka were screened for antioxidant activities. Black tea samples were obtained from the three main geographical regions low (Dust (I), BOPF, BOPI, OPI, Pekoe), mid (Dust (I), Dust, BOPF Local, BOPI, BOP, OPI, Pekoe) and up (Dust, BOPF, BOP, FBOP, FBOPI, OPA, OPI, Pekoe) country of Sri Lanka. Green tea samples are manufactured by two different processing methods; panning (Ceylon GT Chunmee (I), Ceylon GT Chunmee (II), Ceylon GT Fanning’s, Ceylon GT Gun Powder (GP) (Extra Spl), Hyson, OPA green tea Ceylon GT Special Hyson) and steaming (Ceylon Sencha OPA, Ceylon Tencha, Cut Twist Curl (CTC) green tea) were used in the investigation. Total phenolic content (TPC), total flavonoid content (TFC), and antioxidant activities using ABTS, FRAP, DPPH and, ORAC assays were determined for each tea infusion. According to the results, phenolic content was higher in green tea than that of black tea and flavonoid content was lower in green tea than in black tea. Results of all antioxidants assays showed higher values for green tea than black tea. Neither the geographic area from which the samples of black tea came nor the method of preparation of green tea showed any significant differences in the activities. The results of the study have shown that Sri Lankan tea has compounds with antioxidant activities. Therefore, Sri Lankan tea can be used as a therapeutic beverage and a possibility to use the tea for producing antioxidant drugs through extraction and isolation processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».