Combinatorial Interactions of Essential Oils Enriched with Individual Polyphenols, Polyphenol Mixes, and Plant Extracts: Multi-Antioxidant Systems
Notice bibliographique
Résumé
With the aim to develop essential oil (EO) multi-antioxidant systems, combinatorial interactions of selected phenol and terpene-rich EOs (from Pimento Berry, Ceylon Cinnamon, Clove, Sage, White thyme; Oregano) enriched with individual polyphenols, crude plant extracts, and mixtures of their major polyphenols were investigated using single electron transfer (SET)-based DPPH and hydrogen atom transfer (HAT)-based ORAC assays. Polyphenols that enriched Eos the most favorably were rosmarinic acid (IC50 of 0.0891–0.1448 mg enriched EO/mg DPPH; 5772–17,879 µmol TE/g enriched EO) and quercetin (IC50 of 0.0682–0.1060 mg enriched EO/mg DPPH; Trolox Equivalents (TE) of 9776–14,567µmol /g enriched EO), whereas p-coumaric acid (IC50 of 0.1865–1.1424 mg enriched EO/mg DPPH; 7451.00–11,588 µmol TE/g enriched EO) and rutin hydrate (IC50 of 0.1140–0.3112 mg enriched EO/mg DPPH; 2298–6227 µmol TE/g enriched EO) were the least favorable. Enrichments with polyphenol mixes and crude extracts exhibited synergistic and additive effects in the SET-based DPPH assay. In the HAT-based ORAC assay, EO enrichments with crude extracts exhibited more additive effects, as well as less antagonistic effects, than enrichments with their major polyphenol mixes, revealing the significant contributions of minor compounds. EOs enriched with crude green tea and apple extracts exhibited synergistic or additive effects, whereas EOs enriched with grape seed and rosemary extracts exhibited equal antagonistic effects. Predictive models were developed to explain the variability between the observed and predicted antioxidant activities of enriched EOs.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».