Optimization of Ultrasound-Assisted Obtention of Bluish Anthocyanin Extracts from Butterfly Pea (Clitoria ternatea) Petal Powders Using Natural Deep Eutectic Solvents
Notice bibliographique
Résumé
This study focused on improving the extraction of anthocyanins from medicinal plants using green solvents, which is important for the food, pharmaceuticals, and cosmetics industries. The goal was to optimize the time (15–50 min), temperature (40–80 °C), and petal/solvent ratio (2.5/7%) for the ultrasound-assisted extraction of anthocyanins from Butterfly Pea (Clitoria ternatea), using a natural deep eutectic solvent (choline chloride/glycerol, ChCl:Gly). The extraction was compared with a simple water extraction. To assess stability, we analyzed the anthocyanin content, antioxidant capacity, and color changes over 21 days. The optimal results were achieved using a temperature of 80 °C for 50 min and a 7% petal/solvent ratio. The CHCl:Gly solvent resulted in higher anthocyanin levels (374.65 mg DGE/L) compared to water (211.63 mg DGE/L). After storing the CHCl:Gly extract at 5 °C, only 16% of anthocyanins were lost, while the water extract lost 38%. The CHCl:Gly extract also showed better antioxidant capacity (156.43 µmol/mL). Color changes were less noticeable in the CHCl:Gly extract, especially when refrigerated. These findings demonstrate the method’s effectiveness for producing bioactive extracts, with potential for the food, pharmaceutical, and cosmetic industries.
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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 ».