Solvent extraction of Triadica sebifera seed oil: Yield, lipid composition, and antioxidant properties
Notice bibliographique
Résumé
This research examines the impact of different solvents on the chemical composition of oil extracted from Triadica sebifera (a.k.a. Sapium sebiferum ) seed, a plant common in China and America. Eight solvents were used, including n-hexane, petroleum ether, diethyl ether, ethyl acetate, ethanol, “Folch” solution (chloroform/methanol, v: v = 2: 1), isopropanol, and acetone. Petroleum ether provided the highest oil yield at 34.3%, while n-hexane extracted oil with the highest unsaturated fatty acids at 89.47%. Ethanol-extracted oil contained the most bioactive substances, including tocopherols (642.7 mg/kg), sterols (1043.7 mg/kg), and polyphenols (55.4 mg/kg), also exhibiting strong antioxidant capacity. Regression analysis showed positive correlations between antioxidant capacity and bioactive compounds like polyphenols and certain sterols, while saturated fatty acids correlated negatively. Principal component analysis highlighted ethanol as a promising solvent. The findings suggest that Triadica sebifera seed oil, particularly when extracted using ethanol, offers valuable applications for integrating natural ingredients with health benefits into various products. • Petroleum ether yielded 34.3% oil, the highest among solvents. • N-hexane oil had 89.47% unsaturated fatty acids, the highest. • Ethanol-extracted oil had the most tocopherols (642.7 mg/kg). • Ethanol oil showed high levels of sterols and polyphenols. • Antioxidant capacity linked to polyphenols and sterols.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».