Short Communication: Haskap (Lonicera caerulea): A new berry crop with high antioxidant capacity
Notice bibliographique
Résumé
Rupasinghe, H. P. V., Yu, L. J., Bhullar, K. S. and Bors, B. 2012. Short Communication: Haskap (Lonicera caerulea): A new berry crop with high antioxidant capacity. Can. J. Plant Sci. 92: 1311-1317. This study evaluated the antioxidant capacity and total phenolic content as well as total flavonoid content of three haskap (Lonicera caerulea) cultivars, Borealis, Indigo Gem and Tundra, grown in Saskatchewan in comparison with six other commercial fruits using ferric reducing antioxidant power (FRAP) assay, oxygen radical absorbance capacity (ORAC) assay, the 1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl (DPPH) free radical scavenging assay, the aluminum chloride colorimetric method and the Folin-Ciocalteu method, respectively. The results indicate that haskap berries, especially cv. Borealis possessed the highest antioxidant capacities and total phenolic contents, specifically total flavonoid among tested fruits, and could be used as a promising fruit source of natural antioxidants. The nutritional values of the fruits were also assessed using proximate analysis. Strawberry possessed the highest amount of most minerals and nutrients, whereas the nutritional values for the three haskap cultivars were average.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».