Microemulsion as nanoreactor for lutein extraction: Optimization for ultrasound pretreatment
Notice bibliographique
Résumé
In the present study, the capability of microemulsion technique, as a novel technique for synchronous extraction and solubilization of lipophilic compounds, on lutein extraction from marigold petals was investigated. Under the optimized sonication (amplitude 100%, 120 s, 25°C), the extraction efficiency increased (85%) using SDS:ethanol (1:2)-based ME. Moreover, sonication led to smaller droplets (12-163 nm) with favorable thermodynamic stability. In addition, the developed MEs showed higher thermal and especially UV stability in comparison to organic solvent extracts which were fainted with first-order kinetics. It was also found that co-surfactant could be eliminated from formulation on the expense of the optimized sonication, was valuable output form industrial point of view. These findings revealed the high potential of ultrasound technique on the extraction and solubilization of lutein by ME technique which can be directly utilized in lutein-enriched functional foods and beverages. PRACTICAL APPLICATIONS: From applicability point of view, the solvent extracted compounds cannot be easily dissolved in food or pharmaceutical systems that are mostly hydrophilic. Therefore, microemulsions (MEs), as green and environmentally friendly food-grade systems, due to their potential capability for simultaneous extraction and solubilization of carotenoids are of great interest. Therefore, the present study confirmed the practical ability of MEs in lutein extraction and protection. All in all, the developed lutein MEs with high lutein extraction capacity and superior lutein chemical stability against thermal treatment and especially UV radiation is an original finding which allows design of new functional foods and could be potentially useful for enriching foods, pharmaceuticals, nutraceuticals, and supplement formulation.
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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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».