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Enregistrement W7054422413

Antioxidant Capacity, Anthocyanins, and Total Phenols of Wild and Cultivated Berries in Chile

2010· article· en· W7054422413 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueHispana · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubpoenaNucleofectionTSG101Myoglobinuria
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is possible to incorporate a lot of natural antioxidants into the human organism by consuming berries which can prevent diseases generated by the action of free radicals. Antioxidants neutralize free radicals and thus protect the organism from the oxidative damage of lipids, proteins, and nucleic acids. Berries stand out as one of the richest sources of antioxidant phytonutrients among various fruits and vegetables. The objective of this research was to determine antioxidant capacity (AC), total anthocyanins (TA), and total phenols (TP) of wild and cultivated berries in different localities of La Araucanía and Los Ríos Regions in Chile. These parameters were analyzed by using the free radical 2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl hydrate (DPPH) method, pH-differential, and Folin-Ciocalteu method. Percentages of DPPH discoloration of different berries studied were between 67.8% and 95.3% for red sarsaparilla and rosehip, respectively. Maqui berries showed a significantly higher TA content (2240.2 and 1445.3 mg L-1 cyanidin 3-glucoside) than other berries, and a mean for all berries of 335.5 mg L-1. Higher phenol content levels were obtained in two cultivars of saskatoon (773.9 and 1001.9 mg L-1 gallic acid) and wild rosehip (1457.0 and 1140.4 mg L-1 gallic acid). We conclude that there are significant differences in antioxidant capacity of wild and cultivated Chilean berries in this study which show a strong correlation between AC and TP content.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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