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Enregistrement W2905349869 · doi:10.1039/c8fo01981a

Development of anti-photo and anti-thermal high internal phase emulsions stabilized by biomass lignin as a nutraceutical delivery system

2018· article· en· W2905349869 sur OpenAlexaff
Kai Chen, Lei Lei, Yong Qian, Dongjie Yang, Xueqing Qiu

Notice bibliographique

RevueFood & Function · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Chemistry and Fat Analysis
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNutraceuticalLigninPhotodegradationDegradation (telecommunications)Biomass (ecology)Phase (matter)Materials scienceChemistryPhotocatalysisOrganic chemistryCatalysisFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Herein, oil-in-water high internal phase emulsions (HIPEs) were stabilized by lignin from different technical resources with the assistance of alkyl polyglycoside (APG) using an ultrasonic cavitation method. The results showed that the amphiphilicity of lignin determined the formation of HIPEs. Microscopic and rheological characterization indicated that the molecular weight and concentration of lignin, the APG dosage and the oil/water ratio had important influences on the microstructure and stability of the HIPEs. In addition, nutraceutical β-carotene could be encapsulated in the oil phase of the HIPEs, which exhibited outstanding protection against photo- and thermal-oxidative degradation of β-carotene. After storage for 30 days under room temperature/light or storage for 7 days under 55 °C/dark conditions, the retention of β-carotene in the HIPEs was 87% to 95%, which is significantly higher than that of β-carotene dispersed in bulk oil. In vitro digestion experiments indicated that the digestibility of the HIPEs also markedly improved. The largest release of free fatty acids was 80%. The bio-accessibility of β-carotene in these lignin-based HIPEs also reached 60%.

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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations40
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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