Application of Response Surface Methodology for the Extraction of Phytochemicals from Upcycled Kale (Brassica oleracea var. acephala)
Notice bibliographique
Résumé
Kale (Brassica oleracea) is recognized as a ‘superfood’ among leafy vegetables due to its high carotenoid content and potential health benefits. This study aims to optimize ultrasound-assisted extraction (UAE) to enhance the recovery of carotenoids and other phytochemicals from upcycled kale using response surface methodology. The optimized extraction parameters for carotenoids, i.e., aqueous ethanol as solvent, temperature, and extraction time at a fixed solid-to-solvent ratio, were established using the central composite design. The optimized extraction method was compared with other reported extraction methods for total phenolic content (TPC) and total antioxidant capacity (ferric reducing antioxidant power (FRAP) and 2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl (DPPH) radical scavenging). Ultra-high-performance liquid chromatography–electrospray ionization–mass spectrometry (UPLC-ESI-MS) analysis was also performed. Under the optimized UAE conditions of 100% ethanol at 57 °C for 30 min, total carotenoid content of 392 µg/g dry weight (DW) was observed, though the predicted carotenoid content was 550 µg/g DW. Under these conditions, TPC, FRAP, and DPPH were 10.5 mg gallic acid equivalents/g DW, 13.9 µmole Trolox equivalence/g DW, and DPPH radical scavenging activity as IC50 of 2.04 ± 0.31 mg/mL, respectively. The UPLC-ESI-MS analysis showed the highest total phytochemicals recovered through microwave-assisted extraction, followed by UAE, compared to other tested extraction methods. In conclusion, the established optimized UAE process significantly enhanced the yield and quality of recovered phytochemicals from upcycled kale.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».