Lignin-Based Nanoparticles Stabilized Pickering Emulsion for Stability Improvement and Thermal-Controlled Release of <i>trans</i>-Resveratrol
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we designed a novel multifunctional Pickering emulsion stabilized by lignin-based nanoparticles. We utilized the industrial waste lignin to prepare thermoresponsive lignin copolymer by grafting poly( N -isopropylacrylamide) (PNIPAM) onto lignin via atom transfer radical polymerization (ATRP) and then formed self-assembled nanoparticles (AL- g -PNIPAM NPs). AL- g -PNIPAM NPs well stabilized trans -resveratrol ( trans -RSV)-containing palm oil emulsion droplets in water. Thanks to the abundant UV chromophoric groups of lignin, the light stability of trans -RSV was significantly improved by the protecting of the AL- g -PNIPAM NPs layer. Moreover, the emulsion properties and release behavior strongly depend on the temperature and nanoparticles size: decreasing temperature induced deformation of AL- g -PNIPAM NPs at the interface, an increase in droplet size, and the accelerated release of trans -RSV. These results showed the great potential of this approach of a green functional lignin-based nanoparticles stabilized Pickering emulsion for storage and thermal-controlled release of light-unstable and poorly water-soluble drugs.
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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 ».