Effect of Temperature on the Chemical Quality of β-Carotene Extracted from Azollafiliculoides of Anzali Wetland
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study assesses the quality of β-Carotene from a natural source, Azolla, in comparison with synthetic β-Carotene, and looks at seasonal variation in composition. Methods: Azolla collected from summer and winter was extracted using organic solvents. The synthetic β-Carotene used as a control was obtained from a pharmacy. All treatments were stored for one year at 5 oC. The samples were analyzed to measure purity and concentration, and then used for colorimetric and vitamin A analysis. Main findings: Our results showed significant differences (p< 0.05) between experimental and control treatments. The winter Azolla samples contained larger amounts of the β-Carotene (p <0.05) than the β-Carotene samples from summer Azolla which contain β-Carotene but in lesser amounts than winter samples. Tetrahydrofuran provided the best β-Carotene solubility, and methanol and acetonitrile the lowest. Cyclohexanone provided the most degradation. After one year of storage, the experimental treatments did, however, retain a reasonable acceptable chemical quality. Conclusion: Considering the health benefits of natural β-Carotene over synthetic β-Carotene, this study indicated β-Carotene extracted from Azolla could be a viable alternative to synthetic β-Carotene in the food industry.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 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 ».