Optimization of gallic acid-enriched ultrasonic-assisted extraction from mango peels
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gallic acid is recognized as a notable bioactive compound among secondary polyphenolic metabolites. In the current study, gallic acid-enriched extracts were obtained from mango peels using different solvents (ethanol or water) via ultrasound-assisted extraction, and optimized yields were compared with the conventional extraction technique (decoction). Independent variables for the optimization through response surface methodology were ethanol concentration (0–60%), solvent ratio (10–50 mL/g), temperature (30–60℃), and time (10–30 min) for ethanolic extraction. However, extraction carried out by using water had extraction conditions of pH (2–8), solvent ratio (20–0 mL/g), extraction temperature (40–70℃), and time (30–60 min). The optimized yield of gallic acid obtained through ethanol was 5.75 ± 0.21 mg/g, whereas 3.14 ± 0.24 mg/g of gallic acid was quantified in extraction through water. The results were compared with the aforementioned conventional method of decoction, and it was concluded that the ethanolic extracts of mango peels showed the highest gallic acid yield and total flavonoid contents. The obtained extracts could be a potential source of polyphenolics, especially gallic acid, for use in nutraceuticals as well as in other food applications.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».