Salt and pH-Induced Attractive Interactions on the Rheology of Food Protein-Stabilized Nanoemulsions
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed to investigate the possibility of forming gelled nanoemulsions (NEs) by inducing attractive interactions among the nanodroplets. The effect of salt concentration and changes in pH on the stability and gelation behavior of 2, 4, and 5% sodium caseinate (SC) and whey protein isolate (WPI)-stabilized 40% canola oil-in-water NEs were investigated. For the effect of salt, sodium chloride was added in a concentration of 0.1, 0.5, and 1 M in the continuous phase of the NEs at neutral pH, whereas to study the effect of acidification, the pH of the NEs was adjusted to the isoelectric point (pI) of the proteins. The addition of salt led to attractive gelation in WPI NEs because of a screening of charge. In contrast, the gel strength of SC-stabilized NEs was reduced with salt, which was attributed to the loss of close packing of droplets and their surrounding repulsive barriers because of charge screening and to the steric barrier of interfacial SC preventing droplet aggregation. All the NEs with pH at the pI of proteins transformed into strong attractive gels made of droplet aggregates irrespective of the type or concentration of protein because of the complete charge neutralization. The strength of the acidified NE gels increased with a decrease in droplet size and the type of protein used. Overall, research on the effect of different environmental factors on the stability and gelation behavior of protein-stabilized NEs could be useful for possible applications of these nanoscale materials in various food systems.
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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) | 0,001 | 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 ».