Sequential Extraction of Bioactive Saponins from Cucumaria frondosa Viscera: Supercritical CO2–Ethanol Synergy for Enhanced Yields and Antioxidant Performance
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the sequential extraction of lipids and saponins from C. frondosa viscera. Lipids were extracted using supercritical carbon dioxide (scCO2) in the presence of ethanol (EtOH) as a co-solvent. Subsequently, the lipid-extracted viscera underwent three saponin extraction approaches, scCO2-scCO2, scCO2-EtOH, and scCO2-hot water, resulting in saponin-rich extracts. Process parameter investigation for saponin extraction from scCO2-defatted viscera revealed minimal effects of temperature, pressure, extraction time, static extraction, and EtOH concentration on saponin yields, allowing for milder operational conditions (35 °C, 20 MPa, 30 min dynamic extraction, 75% EtOH at 0.5 mL/min) to achieve energy-efficient recovery. Continuous EtOH feeding predominates the scCO2 extraction of saponins. The sequential scCO2 extraction of lipid and saponins yielded saponins at 9.13 mg OAE/g, while scCO2 extraction of lipid followed by a 24 h 70% EtOH extraction of saponins achieved 16.26 mg OAE/g, closely matching the optimized ultrasonic-assisted extraction of saponins (17.31 mg OAE/g) from hexane-defatted samples. Antioxidant activities of saponin-rich extracts obtained in the sequential scCO2-EtOH extraction (17.12 ± 4.20% DPPH scavenging) and the sequential scCO2-scCO2 extraction (16.14 ± 1.98%) were comparable to BHT (20.39 ± 0.68%), surpassing that of hexane-defatted ultrasonic extracts (8.11 ± 1.16%). The optimized scCO2-EtOH method offers a sustainable alternative, eliminating toxic solvents while maintaining high saponin yields and bioactivity.
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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 | 0,000 |
| 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 ».