Impact of pH on the extraction of different mustard seeds and their applications
Notice bibliographique
Résumé
Canada is one of the world’s top producers of mustard, and according to the Canadian Grain Commission, its yield varied between 50,000-286,700 tonnes over the last twenty years. Besides being high in protein and oil, mustard is rich in phenolic compounds with great potential for application in food production, nutraceuticals, and cosmetics. The most noticeable compounds that are found in mustard are sinapine, sinapic acid and its conversion to canolol. However, the production of mustard has not fully exploited this oilseed and its functional potential, especially its bioactivities. Therefore, a more effective extraction method has been researched. In this study, a home-scale system with the application of temperatures, pressure and pH was designed to optimize the extraction of the sinapine, and sinapic acid for the generation of canolol from Oriental, black and yellow mustard varieties. Experiments proceeded with whole and crushed seeds using sautéing as a preheating treatment, followed by acidified-, neutralized- and alkaline-pressurized wet extraction. HPLC analysis, different antioxidant assays together with total phenolic content (TPC) and total flavonoid content (TFC) as long as the anti-tyrosinase activity was used for the quantification of extraction efficiency. This extraction system proved to be productive, with the highest targeted major sinapates obtained from yellow and black mustard. Moreover, the strongest antioxidant and anti-tyrosinase activity was also observed for both yellow and black mustard extracts providing in-vitro evidence for the potential application of mustard for nutraceuticals and in cosmetic production.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».