• Türkçe
    • English
  • Türkçe 
    • Türkçe
    • English
  • Giriş
Öğe Göster 
  •   Açık Erişim Ana Sayfası
  • Avesis
  • Dokümanı Olmayanlar
  • Makale
  • Öğe Göster
  •   Açık Erişim Ana Sayfası
  • Avesis
  • Dokümanı Olmayanlar
  • Makale
  • Öğe Göster
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Organic cherry laurel (Prunus laurocerasus) vinegar enriched with bioactive compounds with ultrasound technology using artificial neural network (ANN) and response surface methodology (RSM): Antidiabetic, antihypertensive, cytotoxic activities, volatile profile and optical microstructure

Yazar
YIKMIŞ, SEYDİ
Bozgeyik, Esra
LEVENT, OKAN
AKSU, Harun
Üst veri
Tüm öğe kaydını göster
Özet
This research aimed to enrich the bioactive components of organic cherry laurel vinegar with ultrasound and to examine the correlation between artificial neural network (ANN) and response surface methodology (RSM), and compare some of the quality parameters of bioactive-enriched organic cherry laurel vinegar (UT-CLV), thermally pasteurized cherry laurel vinegar (P-CLV), and unprocessed organic cherry laurel vinegar (CLV). UT-CLV preserved and improved its volatile aroma profile more than the P-CLV sample. With ultrasound treatments, it provided positive effects on the antidiabetic and antihypertensive activities of organic cherry laurel vinegar. Also, organic cherry laurel vinegar was found to significantly inhibit the viability of prostate cancer cells, but not breast and lung cancer cells. As a result, it has been found that ultrasound technology enriches the bioactive components of organic cherry laurel vinegar according to thermal pasteurization and is successful in increasing its antidiabetic and antihypertensive effects. Novelty impact statement Bioactive components of organic cherry laurel vinegar were enriched with ultrasound treatment. Its antidiabetic, antihypertensive, and anticarcinogenic effects were found to be successful with ultrasound treatment. ANN and RSM had high prediction accuracy in different bioactive components.
Bağlantı
http://hdl.handle.net/20.500.12627/169657
https://doi.org/10.1111/jfpp.15883
Koleksiyonlar
  • Makale [92796]

Creative Commons Lisansı

İstanbul Üniversitesi Akademik Arşiv Sistemi (ilgili içerikte aksi belirtilmediği sürece) Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.

DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
Atmire NV
 

 


Hakkımızda
Açık Erişim PolitikasıVeri Giriş Rehberleriİletişim
sherpa/romeo
Dergi Adı/ISSN || Yayıncı

Exact phrase only All keywords Any

BaşlıkbaşlayaniçerenISSN

Göz at

Tüm DSpaceBölümler & KoleksiyonlarTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTürlere GöreBu KoleksiyonTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTürlere Göre

Hesabım

GirişKayıt

Creative Commons Lisansı

İstanbul Üniversitesi Akademik Arşiv Sistemi (ilgili içerikte aksi belirtilmediği sürece) Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.

DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
Atmire NV