Comparing various techniques for maximising the yield of bioactive compounds and antioxidants from Chaetomorpha linum (O.F. Müller) Kützing (1845)
Notice bibliographique
Résumé
Seaweeds are a rich source of bioactive compounds and antioxidants. However, the extraction of these compounds from Australian seaweed species including Chaetomorpha linum remain unknown to date. No study has reported the impact of different techniques on the yield of bioactive compounds. The current study aimed to compare the yield of bioactive compounds using four extraction techniques, such as microwave-assisted extraction (MAE), ultrasound-assisted extraction (UAE), enzyme-assisted extraction (EAE), and conventional solvent extraction (CSE), for determining total polysaccharide content (TPS), total phenolic content (TPC), total flavonoid content (TFC), and antioxidant activity of C. linum extracts. Antioxidant activity was determined using DPPH, ABTS, and ORAC assays. Result revealed that EAE yielded the highest overall extraction yield (28.9%), followed by UAE (26.1%), MAE (23.5%), and CSE (17.5%). EAE also resulted in a significantly (p < 0.05) higher total polysaccharide content than the other techniques, whereas no significant difference was observed in TPS between UAE and MAE. Further, both UAE and MAE extracts recorded significantly higher total phenolic content and total flavonoid content than other extraction methods. UAE and MAE exhibited significantly higher DPPH scavenging activity and ORAC values. The ABTS radical scavenging activity was significantly higher in the UAE extracts than in other methods. These findings compared the yield of the applied extraction methods in enhancing the recovery of bioactive compounds and antioxidants from C. linum. In conclusion, UAE and MAE were identified as the most suitable methods for maximising the phenolic and flavonoid compounds, whereas EAE was more effective for polysaccharides recovery.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».