Silica-supported ionic liquid-based dispersive microextraction of grapefruit peel flavonoid (hesperidin) and assessment of its antioxidant activities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The present research explores the application of dispersive liquid–liquid microextraction (DLLME) of hesperidin (HSP) from grapefruit peel (GFP) while using silica-supported ionic liquids (ILs) as a stationary phase. The ILs [Et3NH][HSO4], Benzalkonium chloride, and didecyldimethyl ammonium chloride were immobilised on mesoporous silica support of particle size 150 micron. The parameters were optimised for the preparation of crude extracts. The extraction of GFP with a 50-mesh particle size using 1:1 (v/v) of 1% (v/v) acidified methanol (glacial acetic acid) and DMSO for 80 min at a liquid to solid ratio of 20 and 350 rpm shaking speed produced 18 g of crude extract/100 g of GFP. After using silica-supported IL as the stationary phase in a DLLME-based clean-up, an extract with 0.54 mg of HSP/g of crude extract was obtained upon elution with DMSO. Remarkably, 0.80 μg of HSP/g of crude extract was similarly recovered when IL was used as an eluent against a non-polar stationary phase. An enrichment factor for HSP equivalent to 2.1–3.4 was obtained by employing [Et3NH][HSO4] as a mobile phase against mesoporous silica or as a stationary phase supported on mesoporous silica. The findings support the great potential of silica-supported ILs as the stationary phase for DLLME.
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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) | 0,000 | 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 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 ».