Characterizing the pH-Dependent Release Kinetics of Food-Grade Spray Drying Encapsulated Iron Microcapsules for Food Fortification
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Iron deficiency is the primary cause of many widespread nutritional diseases including anemia, pregnancy complications, and infant mortality. Release kinetics of iron premixes to be mixed with food items like salt, rice, and tea is a key research objective of many globally active iron fortification efforts. Iron release kinetics of microcapsules of two reverse-enteric coating materials (chitosan and Eudragit EPO) encapsulating various amounts of ferrous sulfate (10–40% of total other solids) were done at three pH values (1, 4, 7) for 2 hours. Chitosan and Eudragit microcapsules contained 2.8–5.3% ( w / w ) and 1.7–9.6% ( w / w ) iron, respectively, depicting higher iron loading capacity of Eudragit microcapsules. More than 90% iron was released from most samples within 30 min under stomach conditions (pH 1) and less than 15% iron was released in 2 h under ambient conditions (pH 7), showing suitability of both chitosan and Eudragit EPO as reverse-enteric coatings for iron encapsulation. In terms of reverse-enteric behavior (RE), Eudragit EPO (RE = 2.4) was found to be slightly better than chitosan, suggesting the use of fillers in future research. Higuchi model and Hixson-Crowell model were found to best fit the data, suggesting a transport phenomenon governed by both (a) the diffusion process through the coating material and (b) the dissolution phenomenon resulting in decrease in size of the capsules. Results from this study shall provide guidance for technology development aspects of various food fortification initiatives and an understanding of the iron release from these fortificants during the food preparation and digestion stages.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle