MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2327714453 · doi:10.1166/jnn.2009.1363

Self-Assembled Nanostructures of Oleic Acid and Their Capacity for Encapsulation and Controlled Delivery of Nutrients

2009· article· en· W2327714453 sur OpenAlexaff
Sinoj Abraham, Suresh S. Narine

Notice bibliographique

RevueJournal of Nanoscience and Nanotechnology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Chemistry and Fat Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOleic acidMaterials scienceMicelleNanostructureVesicleChemical engineeringDynamic light scatteringTransmission electron microscopyNanotechnologySupramolecular chemistryOrganic chemistryNanoparticleMoleculeChemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A simple preparation method for a nutrient delivery system is presented using nanostructures of oleic acid embedded in canola oil by a two step synthesis procedure. Oleic acid nanostructures in the form of micelles and vesicles were initially prepared and their ability to encapsulate vitamin-C, used as a model nutrient, was evaluated. Dynamic Light Scattering (DLS) analysis and Transmission Electron Microscopy (TEM) confirmed the formation of micelles and vesicles with diameters of 150 nm and 540 nm respectively. Supramolecular structural transformations were observed at specific temperatures, and coincided with the release of a considerable amount of encapsulants followed by a controlled and time bounded release. UV-Vis spectroscopy and various other thermochemical analytical techniques were employed to illustrate the structural transformations and specific environmental stimuli-responsive release of encapsulated materials. The nutrition-enriched nanostructures were successfully transferred to canola oil and the physico-chemical properties evaluated.

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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,149

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations10
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Nanoscience and NanotechnologyMême sujetFood Chemistry and Fat AnalysisTravaux en français237 207