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Enregistrement W1981596086 · doi:10.1080/02652040601162475

Effect of process variables on particle size and viability of<b><i>Bifidobacterium lactis</i></b>Bb-12 in genipin-gelatin microspheres

2007· article· en· W1981596086 sur OpenAlexafffund
N.T. Annan, Antonela Borza, Debra L. Moreau, Paula Allan‐Wojtas, Lisbeth Truelstrup Hansen

Notice bibliographique

RevueJournal of Microencapsulation · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesAdvanced Foods and Materials Network
Mots-clésGenipinGelatinMaterials scienceParticle sizeEmulsionChromatographyScanning electron microscopeViability assayMicrosphereFood scienceChemical engineeringChemistryComposite materialBiochemistryChitosanCell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gelatin microspheres cross-linked with genipin were developed to encapsulate the probiotic Bifidobacterium lactis Bb-12 The effects of different gelatin concentrations (10-19% w/v), bloom strengths (175 and 300), surfactants, stirring rates during emulsion formation and genipin concentrations (0-10 mM) on the microsphere sizes and viability of bacterial cells were investigated. Principal Component Analysis revealed microsphere size distribution differed depending on the presence or absence of surfactants as well as a trend of increasing micropshere size with increasing gelatin concentration and bloom strength. Lower stirring rates resulted in larger microspheres with higher encapsulation yields of bifidobacteria Microsphere size and cell viability were not significantly (p < 0.05) influenced by increasing genipin concentrations up to 10 mM whereas microsphere stability in simulated gastric juice increased with increasing genipin concentration. The encapsulation yields were higher in 175 bloom strength gelatin microspheres than in 300. Cold-stage scanning electron microscopy showed encapsulated bacteria distributed throughout the genipin cross-linked gelatin matrix.

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)0,001
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
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,227 · 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
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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