Effects of poly(ethylene oxide) and pH on the electrospinning of whey protein isolate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Poly(ethylene oxide) (PEO) is known for facilitating the electrospinning of biopolymer solutions, which are otherwise not electrospinnable. The objective of this study was to improve the understanding of the positive effects of PEO on the electrospinning of whey protein isolate (WPI) solutions under different pH conditions. Alterations in protein secondary structure and polymer solution properties (viscosity, conductivity, and dynamic surface tension), as induced by pH changes, significantly affected the electrospinning behavior of WPI/PEO (10% w/w: 0.4% w/w PEO) solutions. Acidic solutions resulted in smooth fibers (707 ± 105 nm) while neutral solutions produced spheres (2.0 ± 1.0 μm) linked with ultrafine fibers (138 ± 32 nm). In comparison, alkaline solutions produced fibers (191 ± 36 nm) that were embedded with spindle‐like beads (1.0 ± 0.5 μm). 13C NMR and FTIR spectroscopies showed that the increase in random coil and α‐helix secondary structures in WPI were the main contributors to the formation of bead‐less electrospun fibers. The electrospinning‐enabling properties of PEO on aqueous WPI solutions were attributed to physical chain entanglement between the two polymers, rather than specific polymer–polymer interactions. © 2012 Wiley Periodicals, Inc. J Polym Sci Part B: Polym Phys, 2012
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».