Antioxidant Activity and Phenolic Acid Analysis of Rudbeckia laciniata var. hortensis Extract

作者
Ji Yeong Kim,Young Hee Park,Soeun Park,Byung Soon Hwang,In Guk Hwang,Gi-Chang Kim
出处
期刊:Journal of The Korean Society of Food Science and Nutrition [Korean Society of Food Science and Nutrition]
卷期号:49 (1): 46-53 被引量:2
标识
DOI:10.3746/jkfn.2020.49.1.46
摘要

본 연구에서는 건조된 겹삼잎국화의 항산화 활성과 함량이 높은 주요 성분들을 확인하고자 하였다. 에탄올 추출물 조성비율에 따른 겹삼잎국화의 총 폴리페놀 함량은 95% 에탄올 추출물에서 가장 높은 34 mg GAE/g을 갖는 것으로 확인하였다. 또한 항산화능의 지표인 DPPH와 ABTS 라디칼 소거능 측정 결과 타 연구에서 보고한 대부분의 국화보다 더 높은 활성을 나타내었다. 이와 관련된 활성성분을 확인하기 위하여 LC-QToF/MS를 통해 6개의 주요 성분이 함유되어 있음을 확인하였고, 구조 동정 결과 각각 chlorogenic acid, neochlorogenic acid, cryptochlorogenic acid, 3,5-dicaffeoyl quinic acid(isochlorogenic acid A), 3,4-dicaffeoyl quinic acid(isochlorogenic acid B), 4,5-dicaffeoyl quinic acid(isochlorogenic acid C)로 추정되었다. 그리고 겹삼잎국화의 chlorogenic acid 이성질체와 유도체들의 정량 분석을 실시한 결과 chlorogenic acid가 183.91 mg/g으로 가장 높은 함량을 나타내었다. 이러한 chlorogenic acid 이성질체와 유도체들은 항고혈압, 항염증 등 다양한 생리활성이 보고된 바 있기에 겹삼잎국화의 식의약소재로 활용 가능성 제기하는 바이다.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
苗条的雁玉完成签到 ,获得积分10
刚刚
王春丽完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
刚刚
英姑应助温敏采纳,获得10
1秒前
劉紹慶完成签到 ,获得积分10
1秒前
瘦瘦的雨莲完成签到,获得积分10
1秒前
小马甲应助机智的顺溜采纳,获得10
1秒前
008发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
胡夫欣发布了新的文献求助10
2秒前
Jun发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
SciGPT应助小路采纳,获得10
2秒前
xing_xing给幽默小鸽子的求助进行了留言
3秒前
宁宁完成签到,获得积分10
3秒前
陈露发布了新的文献求助10
4秒前
王春丽发布了新的文献求助10
5秒前
潇潇发布了新的文献求助20
5秒前
英姑应助Katze采纳,获得10
5秒前
科目三应助毗昙采纳,获得10
5秒前
singyu9发布了新的文献求助30
5秒前
cmdw发布了新的文献求助20
5秒前
5秒前
5秒前
patato完成签到,获得积分10
5秒前
SONG完成签到,获得积分10
6秒前
8R60d8应助务实土豆采纳,获得10
6秒前
123nm发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
桐桐应助agony采纳,获得10
6秒前
7秒前
伶俐东西完成签到,获得积分20
7秒前
十三月的萧邦完成签到,获得积分10
7秒前
Owen应助songsong丿采纳,获得10
8秒前
8秒前
Luos发布了新的文献求助10
8秒前
qingyun发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
HANHAO发布了新的文献求助30
8秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Principles of town planning: translating concepts to applications 1000
Cognitive Psychology in a Changing World 800
内視鏡的に摘除しえた十二指腸乳頭部腫瘍の2例 660
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The Neuroscience of Language 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7684627
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9248117
关于积分的说明 19950992
捐赠科研通 7257536
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3288865
关于科研通互助平台的介绍 2446044
邀请新用户注册赠送积分活动 2292986