Optimized Production of Canolol Using Microwave Digestion as a Method of Pre-Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Canola is the major oilseed crop of Canada. The de-oiled material is an important by-product due to its rich phenolic profile and high protein content. This co-processing stream from canola is primarily utilized as animal feed but represents an invaluable source of nutraceuticals. Microwave-assisted solvent extraction (MAE), as a green extraction method, has received considerable attention in recent times. The ease of use and application of many solvents at the same time makes the MAE one of the best methods for studying multiple solvents at the same time. The formation of canolol, from sinapine and sinapic acid, is primarily dependant on temperature which favors the decarboxylation reaction. Hence, MAE using green extractants can be used to enhance the yield of canolol. This study examined the effects of different pre-treatment temperature-time combinations of 140, 150, 160, and 170℃ for 5, 10, 15, 20 and 30 minutes on the extraction of canolol and other canola endogenous phenolic compounds. Three antioxidant assays assessed the antioxidant activity of the different extracts obtained by MAE confirming the microwave as a novel and versatile instrument for enhancing the yield of canolol. Improvements in the antioxidant activity of the different extracts further established the efficacy of the current method for isolating important natural phenolic derivatives for utilization by the nutraceutical industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».