The demand for natural bioactive compounds and products that contain these compounds has increased because of the desire to live healthier. The Response Surface Methodology (RSM) was used to find the optimum parameters for getting the highest level of total phenolic compounds (TPC) and antioxidant compounds (AC) out of green garlic leaves (Allium sativum L.). In this study the ethanol concentration (60–80%), application time (15–45 min.), and product/solvent (P/S) ratio (1/50–1/100) were selected as independent variables. As responses, TPC and AC analyses were used. The study found that 69.70% ethanol, 15 min., and 1/50 U/S ratio were the optimum conditions. Under these conditions, the experimental TPC and AC values of the extracted samples were found to be 15.18±1.4 mg GAE/g DM and 88.16±1.18%, respectively. The fact that the experimental values were very close to RSM's expected values demonstrated that the models were suitable.
Günümüzde sağlıklı yaşam tarzını benimseyen insan sayısındaki artış doğal biyoaktif bileşiklere ve bu bileşikleri içeren ürünlere olan talebin artmasına neden olmuştur. Bu çalışmada, iyi bir biyoaktif bileşen kaynağı olan yeşil sarımsak yapraklarından (Allium sativum L.), en yüksek düzeyde toplam fenolik madde (TFM) ve antioksidan madde (AM) ekstraksiyonu için gerekli optimum koşullar Yüzey Yanıt Yöntemi (YYY) kullanılarak belirlenmiştir. Araştırmada bağımsız değişken olarak; etanol konsantrasyonu (% 60-80), uygulama süresi (15-45 dk.) ve ürün/solvent (Ü/S) oranı (1/50-1/100) belirlenmiştir. Yanıt olarak, TFM ve AM analizleri seçilmiştir. Optimizasyon çalışması sonuçları, yeşil sarımsak yapraklarından en yüksek verimde TFM ve AM ekstraksiyonu sağlamak için optimum parametrelerin; % 69.70 etanol, 15 dk. uygulama süresi ve 1/50 Ü/S oranı olduğunu göstermiştir. Bu koşullar altında, ekstrakte edilen örneklerin deneysel TFM ve AM değerleri sırasıyla 15.18±1.4 mg GAE/g KM ve % 88.16±1.18 olarak bulunmuştur. Deneysel değerlerin YYY ile tahmin edilen değerlerle yakın bir uyum içerisinde olması geliştirilen modellerin uygunluğunu kanıtlamıştır.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Food Chemistry and Food Sensory Science, Fruit-Vegetables Technology |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | October 10, 2024 |
Submission Date | August 5, 2024 |
Acceptance Date | September 25, 2024 |
Published in Issue | Year 2024 Volume: 49 Issue: 5 |