Plant Extracts Containing Saponins Affects the Stability and Biological Activity of Hempseed Oil Emulsion System
Notice bibliographique
Résumé
In this study, two saponins-rich plant extracts, viz. Saponaria officinalis and Quillaja saponaria, were used as surfactants in an oil-in-water (O/W) emulsion based on hempseed oil (HSO). This study focused on a low oil phase content of 2% v/v HSO to investigate stable emulsion systems under minimum oil phase conditions. Emulsion stability was characterized by the emulsification index (EI), centrifugation tests, droplet size distribution as well as microscopic imaging. The smallest droplets recorded by dynamic light scattering (droplets size v. number), one day after the preparation of the emulsion, were around 50–120 nm depending the on use of Saponaria and Quillaja as a surfactant and corresponding to critical micelle concentration (CMC) in the range 0–2 g/L. The surface and interfacial tension of the emulsion components were studied as well. The effect of emulsions on environmental bacteria strains was also investigated. It was observed that emulsions with Saponaria officinalis extract exhibited slight toxic activity (the cell metabolic activity reduced to 80%), in contrast to Quillaja emulsion, which induced Pseudomonas fluorescens ATCC 17400 growth. The highest-stability samples were those with doubled CMC concentration. The presented results demonstrate a possible use of oil emulsions based on plant extract rich in saponins for the food industry, biomedical and cosmetics applications, and nanoemulsion preparations.
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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 ».