Development of a Scalable Extraction Process for Anthocyanins of Haskap Berry (Lonicera caerulea)
Notice bibliographique
Résumé
Haskap (Lonicera caerulea) berry is rich in anthocyanins, particularly cyanidin-3-O-glucoside (C3G). In this investigation, a response surface methodology was applied to optimize the anhydrous ethanol-based extraction parameters to obtain the maximum yield of anthocyanins from haskap berry and to compare the recovery of anthocyanins from different extraction methods. The central composite design was employed to study the effect of three independent variables (XA = ultrasonic bath power, XB = extraction temperature, and XC = extraction time) which were found to significantly affect the response variable total anthocyanin content (TAC) and fit to the second-order polynomial model. The optimum process parameters of XA = 536 W, XB = 62.3 °C, and XC = 63.5 min provided a predicted TAC of 16.5 mg C3G equivalence (C3GE)/g dry weight (DW), which was experimentally validated with 16.1 mg of C3GE/g DW. The optimized ultrasonication-assisted extraction process using anhydrous ethanol was also effective in recovering quercetin glycosides, catechin, procyanidin B2, and iridoids, as determined by ultra-pressure liquid chromatography–mass spectrometry. Though the anthocyanin recovery was the highest (17.6 mg of C3GE/g DW) when a deep eutectic solvent consisting of citric acid and D-(+)-maltose was used, this solvent system has limitations when preparing dehydrated extracts for industrial applications. This study concludes that the effective extraction of anthocyanins and other phytochemicals from haskap berries can be performed using food-grade anhydrous ethanol.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».