Green Extraction of Phytochemicals from Fresh Vegetable Waste and Their Potential Application as Cosmeceuticals for Skin Health
Notice bibliographique
Résumé
The utilization of bioactive compounds from fresh produce waste, which is gaining attention in the agri-food and cosmetics industries, focuses on employing green extraction over conventional extraction methods. This emerging field addresses environmental concerns about food waste and the uses of bioactive phytochemicals for skin health. Modern green extraction methods aim to minimize the energy-intensive process and the use of harmful solvents. These techniques include ultrasound, microwave, and supercritical fluid extraction, pulsed electric field extraction, pressurized liquid extraction, and subcritical water extraction methods, which provide high efficacy in recovering bioactive phytochemicals from vegetable and root crops. The phytochemicals, such as carotenoids, polyphenols, glucosinolates, and betalains of fresh produce waste, exhibit various therapeutic properties for applications in skin health. These dietary antioxidants help to neutralize free radicals generated by UV radiation, thus preventing oxidative stress, DNA damage, and inflammation. The skin care formulations with these phytochemicals can serve as natural alternatives to synthetic antioxidants that may have toxic and carcinogenic effects. Therefore, this review aims to discuss different green extraction technologies, consumer-friendly solvents, and the beneficial skin health properties of selected phytochemicals. The review highlights recent research on major phytochemicals extracted from vegetables and root crops in relation to skin health.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».