Development and Characterization of Liposomal Formulations Containing Phytosterols Extracted from Canola Oil Deodorizer Distillate along with Tocopherols as Food Additives
Notice bibliographique
Résumé
Phytosterols are plant sterols recommended as adjuvant therapy for hypercholesterolemia and tocopherols are well-established anti-oxidants. However, thermo-sensitivity, lipophilicity and formulation-dependent efficacy bring challenges in the development of functional foods, enriched with phytosterols and tocopherols. To address this, we developed liposomes containing brassicasterol, campesterol and β-sitosterol obtained from canola oil deodorizer distillate, along with alpha, gamma and delta tocopherol. Three approaches; thin film hydration-homogenization, thin film hydration-ultrasonication and Mozafari method were used for formulation. Validated liquid chromatographic tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) was utilized to determine the entrapment efficiency of bioactives. Stability studies of liposomal formulations were conducted before and after pasteurization using high temperature short time (HTST) technique for a month. Vesicle size after homogenization and ultrasonication (<200 nm) was significantly lower than by Mozafari method (>200 nm). However, zeta potential (-9 to -14 mV) was comparable which was adequate for colloidal stability. Entrapment efficiencies were greater than 89% for all the phytosterols and tocopherols formulated by all three methods. Liposomes with optimum particle size and zeta potential were incorporated in model orange juice, showing adequate stability after pasteurization (72 °C for 15 s) for a month. Liposomes containing phytosterols obtained from canola waste along with tocopherols were developed and successfully applied as a food additive using model orange juice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».