First comprehensive phenolic profiling and antioxidant assessment of red seaweed (Mazzaella japonica) using cold plasma-treated water
Notice bibliographique
Résumé
Red seaweeds are emerging sources of phenolics with potential health benefits. This study presents the first detailed phenolic and antioxidant analysis of Mazzaella japonica using cold plasma-treated water (CPTW) as a green extraction medium. Free, esterified, and insoluble-bound phenolics were extracted following CPTW exposure (10, 20, and 30 min), and individual compounds were identified using HPLC-QTOF-MS/MS. CPTW treatment significantly enhanced phenolic extraction up to 20 min, particularly in the free fraction, while esterified and insoluble-bound fractions declined, suggesting cell wall disruption and hydrolysis promoted phenolic release into the free form. A total of 27 phenolic compounds, mainly phenolic acids, flavonoids, and several phlorotannins, were identified for the first time in M. japonica . Extracts exhibited strong antioxidant activity, especially in the 20-min free fraction, in both chemical assays and Caco-2 cell models. CPTW is a promising, eco-friendly technique to recover functional phenolics from seaweeds for nutraceuticals or other value-added applications. • Cold plasma-treated water (CPTW) enhanced phenolic extraction from M. japonica . • Free phenolics increased significantly after 20 min CPTW treatment. • CPTW disrupted cell walls, releasing bound phenolics into the free fraction. • 27 phenolic compounds were identified by LC-QTOF-MS/MS for the first time. • Free phenolics showed strong antioxidant activity in vitro and in Caco-2 cells.
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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) | 0,001 | 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 ».