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Enregistrement W2317596992 · doi:10.1021/jf3045439

Storage Stability and Physical Characteristics of Tea-Polyphenol-Bearing Nanoliposomes Prepared with Milk Fat Globule Membrane Phospholipids

2013· article· en· W2317596992 sur OpenAlexaff
İbrahim Gülseren, Milena Corredig

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProteins in Food Systems
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyphenolChemistryLipid oxidationFood scienceGlobules of fatMembraneChromatographyMilk fatOrganic chemistryAntioxidantBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this work was to better understand the functional properties of milk phospholipids when used as ingredients to prepare liposomes. Liposomal dispersions (10%) were prepared using high-pressure homogenization, and their physical properties as well as their ability to encapsulate tea polyphenols were investigated. The extent of encapsulation, measured by HPLC, increased with tea polyphenol concentration up to about 4 mg·mL(-1). At polyphenol concentrations ≥ 6 mg·mL(-1), the liposome dispersions were no longer stable. The influence of pH (3-7), storage temperature (room temperature or refrigeration), and addition of sugars (0-15%) were studied for liposomes containing 4 mg·mL(-1) polyphenols. The liposomal dispersions were also stable in the presence of peptides. The storage stability of the systems prepared with milk phospholipids was compared to that of liposomes made with soy phospholipids. Soy liposomes were smaller in size than milk phospholipid liposomes, the encapsulation efficiency was higher, and the extent of release of tea polyphenols during storage was lower for milk phospholipid liposomes compared to soy liposomes. The results suggest that milk phospholipids could be employed to prepare tea-polyphenol-bearing liposomes and that the tea catechins may be incorporated in the milk phospholipid bilayer more efficiently than in the case of a soy phospholipid bilayer.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,249
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,170 · 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 tête enseignante, 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

Citations68
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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