Green Extraction of Wheat Phenolic Acids Using Microwave‐Assisted Extraction
Notice bibliographique
Résumé
Phenolic acids are important secondary metabolites in wheat, existing in free, conjugated, and bound forms. Traditional extraction methods use organic solvents like ethanol and acetone and are labor-intensive procedures. This study examined the extraction of phenolic acids from wheat using microwave-assisted extraction (MAE) with water as the green extractant. The extraction of phenolic acids was performed on whole grain flour and on wheat kernels. MAE conditions were solvent type (water vs. 80% (v/v) ethanol), temperature (140, 160, 170, and 180°C), and extraction time (2, 5, 10, and 15 min). MAE with 80% (v/v) ethanol effectively extracted phenolic acids directly from wheat kernels, although the amount (0.96 ± 0.03 mg/g DW) was much lower than that obtained from the flour (3.52 ± 0.24 mg/g DW). Water, however, proved to be the most efficient solvent for extracting phenolic compounds (5.41 ± 0.25 mg/g flour DW) compared with 80% (v/v) ethanol (3.52 ± 0.24 mg/g flour DW) at 170°C for 10 min. Kernel extracts extracted with water or 80% (v/v) ethanol at 170°C for 15 min yielded 2.21 ± 0.22 mg/g DW and 0.96 ± 0.03 mg/g DW, respectively. The analysis of the phenolic acids revealed that gallic acid was the most abundant acid, ranging from 1802.56 to 92.02 µg/g DW, depending on the extraction conditions. Overall, an efficient extraction of the phenolic acids, even from wheat kernels, was achieved using MAE with water as the green extractant.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».