From Foxtail Millet Husk (Waste) to Bioactive Phenolic Extracts Using Deep Eutectic Solvent Extraction and Evaluation of Antioxidant, Acetylcholinesterase, and α-Glucosidase Inhibitory Activities
Notice bibliographique
Résumé
Foxtail millet husk (FMH) is generally removed and discarded during the first step of millet processing. This study aimed to optimize a method using deep eutectic solvents (DESs) combined with ultrasonic-assisted extraction (UAE) to extract phenols from FMH and to identify the phenolic compositions and evaluate the biological activities. The optimized DES comprised L-lactic acid and glycol with a 1:2 molar ratio by taking the total flavonoid content (TFC) and total phenolic content (TPC) as targets. The extraction parameters were optimized to maximize TFC and TPC, using the following settings: liquid-to-solid ratio of 25 mL/g, DES with water content of 15%, extraction time of 41 min and temperature of 51 °C, and ultrasonic power at 304 W. The optimized UAE-DES, which produced significantly higher TPC, TFC, antioxidant activity, α-glucosidase, and acetylcholinesterase inhibitory activities compared to conventional solvent extraction. Through UPLC–MS, 12 phenolic compounds were identified, with 1-O-p-coumaroylglycerol, apigenin-C-pentosyl-C-hexoside, and 1-O-feruloyl-3-O-p-coumaroylglycerol being the main phenolic components. 1-O-feruloyl-3-O-p-coumaroylglycerol and 3,7-dimethylquercetin were identified first in foxtail millet. Our results indicated that FMH could be exploited by UAE-DES extraction as a useful source of naturally derived antioxidants, along with acetylcholinesterase and α-glucosidase inhibitory activities.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».