Effect of Caffeine Adsorption by Activated Charcoal in Green Coffee Extract on Blood Glucose Reduction in Rats
Notice bibliographique
Résumé
<p><strong>ABSTRACT.</strong> Green coffee beans (<em>Coffea Canephora</em>) contain chlorogenic acid, an active compound known to aid in lowering blood glucose levels. However, the caffeine content in green coffee beans can reduce insulin sensitivity, thereby diminishing glucose tolerance. This study aims to improve the hypoglycemic potential of green coffee by removing caffeine through adsorption using activated carbon. Green coffee beans were extracted in water at 60–70°C, and caffeine adsorption was carried out with activated carbon. FTIR analysis was performed on the activated carbon to confirm caffeine adsorption, while HPLC analysis was conducted on the green coffee extract before and after adsorption to determine caffeine and chlorogenic acid contents. Hypoglycemic activity was evaluated in alloxan-induced albino Wistar rats (150–250 g). Statistical analysis using the t-test was employed to assess the effectiveness of caffeine adsorption in lowering blood glucose levels. Activated carbon reduced caffeine content by 23.71%, as confirmed by FTIR spectra showing hydrogen bonding interactions between the –OH groups of activated carbon and the C=O or N atoms of caffeine. Rats receiving the caffeine-reduced green coffee extract reached normal blood glucose levels faster than untreated diabetic rats. The effectiveness of caffeine adsorption was supported by the t-test results, which showed a significant reduction in mean blood glucose levels compared with the untreated diabetic group (p = 0.002) and from baseline values (p = 0.004). Although the treated diabetic group still differed significantly from the normal control (p = 0.021), the glucose level approached the normal range, indicating substantial recovery toward normoglycemia.</p><p><strong>Keywords:</strong></p><p>Green coffee beans, Caffeine, Chlorogenic acid, and Blood glucose</p>
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».