A Green Method for Preparation of Cyanidin-3-glucoside from Carissa carandas Fruits and α-Glucosidase Inhibitory Activity Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
In this research, a tailored approach for the preparation of a cyanidin-3-glucoside-enriched extract (C3GE) and cyanidin-3-glucoside (C3G) from the fruits of Carissa carandas L. was achieved using a green methodology. The method involved a cold extraction, followed by fractionation processes on a hydrophobic (Diaion® HP-20) column using a hydroethanolic solvent system for column elution. C3GE was produced after the one-step fractionation, while C3G was obtained after the two-step fractionation. Based on an HPLC method, C3GE contained 27.3% w/w of C3G, while C3G was identified via its 1H and 13C NMR data. An in vitro assay for the α-glucosidase inhibitory effect revealed that C3GE and C3G possessed good inhibitory activity against α-glucosidase, with IC50 values of 19.7 and 4.4 µg/mL, respectively, which is better than that of acarbose (IC50 of 395.4 µg/mL). Our findings suggest the potential use of this green extraction method for the production of C3G and C3GE, as well as its application in functional ingredient industries, including nutraceuticals and pharmaceuticals.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».