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Enregistrement W1922522354 · doi:10.1002/ejlt.201300305

Freeze drying for microencapsulation of α‐linolenic acid rich oil: A functional ingredient from <i>Lepidium sativum</i> seeds

2014· article· en· W1922522354 sur OpenAlexaff
Azza Silotry Naik, Venkatesh Meda, S. S. Lele

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Lipid Science and Technology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood Science and Nutritional Studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood scienceGum arabicIngredientChemistryEmulsionPolyunsaturated fatty acidLepidium sativumDocosahexaenoic acidPopulationEicosapentaenoic acidLinolenic acidVegetable oilFood industryShelf lifeFatty acidBotanyBiochemistryBiologyLinoleic acidGermination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lipids rich in polyunsaturated fatty acids (PUFA) are of great importance to the food industry. However, due to unsaturation they are highly prone to rancidity, thereby presenting an enormous technological challenge. Emulsification and subsequent microencapsulation of oil forms a protective micro‐environment for these bioactives. Further, freeze drying of emulsified lipids is used to enhance shelf‐life of the dietary targets. In the current study, α‐linolenic acid (ALA) rich oil from Lepidium sativum seed was stabilized through microencapsulation by freeze drying. O/W emulsion was prepared using a combination of gum ghatti, gum arabic, and soy protein isolate. Thereafter induced coacervates were lyophilized by the batch method in a tray dryer. The encapsulation procedure was optimized by the central composite design, through variation of parameters such as the ratio between gum and soy protein isolate (SPI), wall and core and the speed of homogenization. The response was measured in terms of microencapsulation efficiency (MEE) with the maxima of 81.11% for the parameter values of Gum:SPI at 0.32, Wall:Core at 2 and homogenization speed of 10 000 rpm. The prepared emulsion was characterized through ζ‐potential, viscosity, and droplet size measurements while the encapsulated product was deliberated through Raman spectroscopy and aw evaluations. Practical applications: Dietary requirement of polyunsaturated fatty acids (PUFA) is seldom met by a vegetarian diet and therefore for the benefit of the vegetarian population, novel food products incorporating vegetarian PUFA need to be developed. However, rancidity is a major problem encountered while working on unsaturated molecules. Thus to gain maximum benefit from these functional lipids one needs to design stable bioavailable ingredients. With this in mind, the focus of the current study was formulation and process optimization to obtain encapsulated oil. Freeze drying process for microencapsulation leads to superior quality capsules due to the low temperature conditions. In this way L. sativum seed oil was explored for the first time to develop α‐linolenic acid rich bioactive ingredient. Microencapsulation of PUFA rich oil by freeze drying. In the current study α‐linolenic acid rich oil was extracted from Lepidium sativum and processed into a functional ingredient by freeze drying. Soxhlet extracted oil along with SPI, gum arabic, and gum ghatti was utilized for formation of coacervates. Encapsulated oil in the form of coacervates was then dehydrated to form microcapsules in a freeze dryer. The capsules were then analyzed for microencapsulation efficiency and capsule composition. The optimized capsules can be used to deliver α‐linolenic acid rich oil in novel targeted food products.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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