MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2809955679 · doi:10.1002/ejlt.201800086

Nanoliposomes Containing Pistachio Green Hull's Phenolic Compounds as Natural Bio‐Preservatives for Mayonnaise

2018· article· en· W2809955679 sur OpenAlexaff
Zahra Rafiee, Mohsen Barzegar, Mohammad Ali Sahari, Behnoush Maherani

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Lipid Science and Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytochemicals and Antioxidant Activities
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesTarbiat Modares University
Mots-clésPreservativeFood scienceChemistryThiobarbituric acidAntioxidantPeroxide valueButylated hydroxyanisoleLipid oxidationPhenolsShelf lifeFood preservationPopulationLactic acidOrganic chemistryLipid peroxidationBacteriaBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, encapsulation of pistachio green hull extract (PGHE) into nanoliposomes (NLs) is carried out. Then, different concentrations of free and incorporated phenolic compounds of (500 and 1000 mg kg−1) are added to freshly prepared mayonnaise and samples are evaluated in terms of physicochemical, sensory, and microbial properties during 4 months of storage at 25 °C. The results indicate that the samples containing NLs produced by 2% lecithin and 1000 mg kg−1 of phenolic compounds have the lowest peroxide value (23.23 ± 2.61 meq O2 kg−1 oil) and thiobarbituric acid value (0.92 ± 0.07 mg malondialdehyde kg−1 oil). Free and incorporated phenolic compounds (1000 mg kg−1) exhibit higher antioxidant activity than 200 mg kg−1 of butylated hydroxy toluene (BHT). Free phenolic compounds (EXs) cause significant changes in color parameters (L*, a*, and b*). Regarding sensory evaluation, the samples containing NLs are the most preferred ones. Additionally, NLs having 1000 mg kg−1 of phenolic compounds have the highest inhibitory efficiency on total viable and fungal counts. NLs and EXs have equal effect on Enterobacteriaceae and lactic acid bacteria. Similar to samples containing 1000 mg kg−1 of sodium benzoate, microbial population in samples treated with phenolic compounds is within permissible level after 4 months of storage. Practical applications: The promising results prove that PGHE can be recommended as a natural source of antioxidants and bio‐preservatives instead of synthetic agents to increase the shelf life and safety of mayonnaise. Additionally, NLs enhance stability and solubility of entrapped phenolic compounds of PGHE and decease adverse effects of free ones on sensory properties of mayonnaise. Therefore, incorporation of phenolic compounds of PGHE in the liposomal carrier is a promising method to defeat the limitations of their direct addition to food systems and NLs containing phenolic compounds and plant extracts can also be applied to present novel functional foods. As nanoliposomes are produced by soybean lecithin as an inexpensive, safe and natural source of phospholipids in nanometric particle size, they can be considered for large‐scale use and promotion of biofunctional activities of phenolic compounds in food, pharmaceutical, and cosmetics applications. Firstly, pistachio green hull extract (PGHE) is prepared. Then, different concentrations of phenolic compounds of PGHE are added and blended with the lecithin/water mixture. Lastly, the suspensions are extruded by a mini extruder for producing large unilamellar vesicles. In the next step, liposome‐encapsulated and free phenolic compounds of PGHE are individually added to mayonnaise samples. Based on these findings, incorporation of phenolic compounds of PGHE in liposomal systems can be an appropriate alternative to improve the oxidative and microbial stability of mayonnaise sauce along with minimal effects on sensory attributes.

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)0,000
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
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations44
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Journal of Lipid Science and TechnologyMême sujetPhytochemicals and Antioxidant ActivitiesTravaux en français237 207