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Enregistrement W4416087859 · doi:10.30895/1991-2919-2025-15-5-541-549

Production Process of Canada Goldenrod Herb (Solidago canadensis) Tincture and Extract

2025· article· ru· W4416087859 sur OpenAlexaboutno aff
Р. И. Лукашов, N. S. Gurina, М. Н. Повыдыш

Notice bibliographique

RevueRegulâtornye issledovaniâ i èkspertiza lekarstvennyh sredstv. · 2025
Typearticle
Langueru
DomaineMedicine
ThématiqueMedicinal plant effects and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHerbTincture (heraldry)Raw materialYield (engineering)DistillationRhizome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION. Pre-treatment of local herbal substances is an essential growth vector in pharmaceutical industry. Canada goldenrod ( Solidago canadensis L.) is a promising source of anti-inflammatory and diuretic substance widespread in Russia and Belarus. Pre-treatment of herbal substances increases the yield of biologically active substances (in particular flavonoids) during extraction, a trait useful for obtaining tinctures and extracts of Canada goldenrod herbs. AIM. This study aimed to develop processing technology of tinctures and extracts obtained from pre-treated Canada goldenrod allowing to increase the content of flavonoids. MATERIALS AND METHODS. Canada goldenrod herb was the study object. Four pre-treatment options were studied: heat pre-treatment, defatting, and their combinations. The content of flavonoids was determined by high-performance liquid chromatography. Gas chromatography was used to define residual organic solvents. RESULTS. The highest yield of flavonoids in tinctures was observed with ethanol volume fraction of 60–70%, raw materials to extractant ratio 1 g to 25 ml, grinding degree of raw materials 2,000 μm, and a settling time of the primary extract no more than four days for remaceration. The highest content of flavonoids in dry extracts is achieved with 90% relative distillation volume, 80 °C distillation temperature, 40 min minimum distillation time, 6 cm thickness of the distilled layer, and no more than 4 days settling time of the primary extract. The highest yield of flavonoids in the tincture is observed in heat pre-treatment of Canada goldenrod herb and in pre-treatment defatting of the herbal raw material for the dry extract. CONCLUSIONS. Optimal technological parameters for production of Canada goldenrod herb tinctures and extracts have been established. The above technologies developed considering pre-treatment stage can be used to produce the specified extracts of Canada goldenrod herb enriched with flavonoids.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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