Decolorizing of seaweed extract by electrocoagulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Electrocoagulation (EC) is a technique commonly used in wastewater treatment to remove biological and chemical contaminants, but the process has the potential to be used in clarifying plant extracts for the isolation and identification of secondary metabolites. Seaweed extracts contain copious amounts of chlorophyll and other pigments that obscure the characterization of secondary metabolites such as phenolic acids and flavonoids. In place of conventional methods that utilize solvents, EC can potentially be applied to clarify and fractionate extracts. In this research, an EC duration of 30 min (22 V, 0.3–0.5A) with aluminum electrodes resulted in a significant decrease, about 76%, of chlorophyll and 70% of carotenoids from seaweed extract measured at 666 nm and 410 nm. The decrease in extract green and yellow color intensity also mirrored a decrease in total phenolic content (TPC) of the extract from 54 ± 1.55 mg GAE/g DW to 3.2 ± 0.01 mg GAE/g DW after 30 min of EC. However, the phenolic acid profile of the extract after electrocoagulation via HPLC-RP indicated the removal of an interference probably caused by polymeric compounds from the extract, thus leaving the simple phenolic acids in solution for detection. The major phenolic acids detected in seaweed crude extract were p-coumaric, o-coumaric, ferulic and syringic acid. Flavonoids detected included catechin, epicatechin, quercetin-3-glucoside and rutin. The results of this study show the potential of replacing conventional plant extract purification methods with a green method that requires no additional solvent. Graphical Abstract
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».