Optimized encapsulation of anthocyanin-rich extract from haskap berries (Lonicera caerulea L.) in calcium-alginate microparticles
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND:The chemical instability of extracted anthocyanins (ACNs) limits their application and broader use as food colorants and health-promoting functional ingredients.Encapsulation technology can improve ACN stability and widen their potential applications.OBJECTIVE: The objective of this study was to optimize the microencapsulation of ACNs from haskap berries (Lonicera caerulea L.) in calcium-alginate particles by the extrusion/gelation method.METHODS: Response Surface Methodology (RSM) by Box-Behnken (BB) design was used for the optimization, followed by the desirability function.Three input variables were evaluated: concentrations of sodium alginate (x 1 , w/w %) and calcium chloride (x 2 , w/v %), and gelation time (x 3 , min).The responses were encapsulation efficiency (y 1 , %) and particle size (y 2 , m).RESULTS: There was a good fit for the model where encapsulation efficiency was used as a separate response (R 2 = 97.98%),however, the model for particle size did not give as good an agreement (R 2 = 63.86%).The desirability function was used to optimize the two responses simultaneously and the optimum conditions were determined as 9.0% (w/w) alginate solution, 2.0% (w/v) CaCl 2 , and 10 min in the gelation solution.CONCLUSIONS: These results illustrate the application of RSM followed by a desirability function to optimize encapsulation parameters for a combined response, where several measures are considered.
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle