Effects of time, ultrasonic treatment and pH during extraction on l-theanine and caffeine yields from white tea leaves
Notice bibliographique
Résumé
L-theanine and caffeine are extracted simultaneously from tea. Extraction protocols to minimize caffeine can help prepare low-caffeine tea-based products. The ultrasound (US) application and the solution's pH are factors that could affect the L-theanine and caffeine's relative extraction. In this study, white tea was extracted under low temperatures (∼10ºC) for 5min and 20min, with and without applying US (20kHz), to determine whether the extraction of L-theanine and caffeine could be differentiated. A time-dependent increase in L-theanine and caffeine levels in both treatments was observed. The highest levels of L-theanine (0.81±0.06mg/ml) and caffeine (1.34±0.07mg/ml) were obtained by 20min US treatment. Although US-treated samples had higher amounts of these compounds, the 5min US-untreated sample was the only treatment with a higher level of L-theanine (0.21±0.03mg/ml) than caffeine (0.16±0.06mg/ml), hence, the lowest caffeine-to-L-theanine ratio (0.75±0.16). This ratio was lower in the shorter treatments regardless of US application. The second experiment investigated the impact of pH on extraction efficiency. Lowering the extraction pH from 5.17 to 2.79 by lemon juice did not significantly change the L-theanine and caffeine levels in tea samples. These data may suggest that conventional infusion of tea is preferable to US-assisted extraction (UAE) for the preparation of low-caffeine tea drinks.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».