ВЛИЯНИЕ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ НА СОДЕРЖАНИЕ ФЛАВОНОИДОВ ПРИ ПОЛУЧЕНИИ ЭКСТРАКЦИОННЫХ ЛЕКАРСТВЕННЫХ ФОРМ ЗОЛОТАРНИКА КАНАДСКОГО ТРАВЫ
Notice bibliographique
Résumé
Предпосылки. Предварительная обработка лекарственного растительного сырья повышает выход биологически активных веществ (в частности флавоноидов) при экстракции, что целесообразно использовать для получения экстракционных лекарственных форм золотарника канадского травы. Целью работы является установление влияния предварительной обработки на выход флавоноидов из золотарника канадского травы при разработке технологических параметров получения настоек и экстрактов. Методы. Объектом исследования служила золотарника канадского трава. Изучали четыре варианта предобработки: термообработка, обезжиривание и их комбинации в двух вариантах. Результаты. Наибольший выход флавоноидов в настойки наблюдали при объемной доле этанола – 60–70 %, соотношении сырья и экстрагента – 1 г к 25, степени измельчения сырья – 2000 мкм, времени отстаивания первичной вытяжки – не более 4 дней при получении ремацерацией по три дня.Наибольшее содержание флавоноидов в сухих экстрактах отмечено при относительном объеме отгонки – 90 %, температуре отгонки – 80 °С, минимальном времени отгонки – в течение 40 мин, толщине отгоняемого слоя – 6 см, времени отстаивания первичной вытяжки – не более 4 дней.Наибольший выход флавоноидов в настойку наблюдается при термообработке золотарника канадского травы, в сухой экстракт – при обезжиривании самого ЛРС. Выводы. Технологии получения настоек и сухих экстрактов, разработанные с учетом этапа предобработки, могут быть использованы для получения указанных экстракционных лекарственных форм, обогащенных флавоноидами золотарника канадского травы. Prerequisites. Pre-treatment of medicinal plant signal increases the yield of biologically active substances (in particular, flavonoids) during extraction, which is a leader for obtaining extraction medicinal forms of Canadian goldenrod herbs. The aim of the work is to establish the effect of pre-treatment on the flavonoids yield from Canadian goldenrod herb when developing technological parameters for obtaining tinctures and extracts. Method. The object of the study was Canadian goldenrod herb. Four pre-treatment options were studied: heat pre-treatment, defatting and their combinations in two options. Results. The highest yield of flavonoids in tinctures was observed with a volume fraction of ethanol of 60–70 %, a ratio of raw materials and extractant of 1 g to 25, a degree of grinding of raw materials of 2000 ?m, and a settling time of the primary extract of no more than 4 days when obtained by remaceration for three days. The highest content of flavonoids in dry extracts is noted with a relative distillation volume of 90 %, distillation temperature of 80 °C, minimum distillation time of 40 min, thickness of the distilled layer of 6 cm, and settling time of the primary extract of no more than 4 days. The highest yield of flavonoids in the tincture is observed during heat pre-treatment of Canadian goldenrod herb, in the dry extract – during defatting of the medicinal plant material itself. Conclusions. Technologies for obtaining tinctures and dry extracts, developed taking into account the pre-treatment stage, can be used to obtain the specified extraction dosage forms enriched with flavonoids of Canadian goldenrod herb.
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 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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,012 |
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 ».