Comparative analysis of <i>Nigella sativa</i> L. oil extraction processes: impacts on chemical composition, antioxidant and antimicrobial properties
Notice bibliographique
Résumé
This work intended to study differences in oil yield and co-extraction of antioxidant and antibacterial compounds of Nigella sativa L. seed oil as a function of two main extraction processes: mechanical pressing and solvent extraction, including hexane and chloroform. Next, we studied such oils’ chemical composition and antioxidant and antibacterial activities. Notably, the chemical cartelization was conducted by use of HPLC. The antioxidant activity of the oils was assessed using DPPH, TAC, and FRAP assays. Antimicrobial activity was investigated against bacteria and fungi with clinical importanceT. HPLC-DAD analysis identified some bioactive compounds in the oils, including thymoquinone, carvacrol, and gallic acid. Results showed that oils extracted by different methods exhibit varying levels of antioxidant activity, with a higher concentration of antioxidant compounds in chloroform-extracted oils. Antimicrobial tests revealed significant inhibitory effects of the studied oils on the growth of bacteria and fungi. In conclusion, this research has made it possible to characterize the oils extracted from Nigella sativa L. Seeds by determining their chemical composition and biological properties, notably their antioxidant, antibacterial, and antifungal activity. These results contribute to a better understanding of the potential benefits of these oils for human health and open up exciting prospects for their use in various fields, notably as food additives and therapeutic agents.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».