Enhancement of antioxidant properties of Eisenia bicyclis extracts through combination of green extractions: Parameter optimization and comparison
Notice bibliographique
Résumé
We compared and optimized combined green extraction (CGE) technologies to maximize the antioxidant activity of Eisenia bicyclis through response surface methodology (RSM) . Firstly, conventional extraction (CE), microwave assisted extraction (MAE), and supercritical fluid extraction by carbon dioxide (SFE-CO 2 ) were applied to extract and compare antioxidant activities of E. bicyclis . The antioxidant activity results indicated that MAE and SFE-CO 2 were superior to CE alone. Based on the optimum conditions for MAE and SFE-CO 2 , ultrasound-assisted extraction (UAE) and high-pressure processing (HPP) were combining to increase antioxidant activity. SFE-CO 2 +UAE was selected as the optimum CGE technology. The DPPH-radical scavenging activity and the total phenolic content of E. bicyclis extracts using SFE-CO 2 +UAE were approximately 2 and 5-fold higher than those of extracts using CE with almost 9-fold higher dieckol content. We demonstrated that E. bicyclis has substantial potential as a natural antioxidant and that CGE is more effective than CE and GE in enhancing antioxidant yields. • Parameters of CGE for E. bicyclis was optimized using response surface methodology. • SFE-CO 2 + UAE was the most effective CGE technology for extraction of E. bicyclis. • CGE achieved 2, 5 and, 9-folds higher DPPH, TPC, and dieckol than these of CE. • CGE was more effective extraction technology for E. bicyclis compared to CE and GE. • E. bicyclis is a potential natural antioxidant as its high antioxidant properties.
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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 ».