Odd Chain Phenolic Lipids in Liposomes as a Delivery System in Food using High Power Ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
Odd chain phenolic lipids have gained interest due to their functionality in food and pharmaceuticals owing to their bioactivity, amphiphilic properties, and use for encapsulation and drug delivery.Alkylresorcinols (ARs) are the most studied and found in high concentrations in wheat bran.In parallel, high power ultrasound (US) is an emerging green non-thermal technology with many applications in food.This research aimed to investigate the use of US to extract crude ARs from wheat bran and potential applications for preparation of liposomal solutions for the production of emulsion-filled gels (EFGs) for delivery of functional ingredients and fat reduction in a margarine model system.US proved to be an efficient method of extraction of crude ARs from wheat bran, reducing traditional extraction time from 24 hr to 30 min.Crude ARs and US were then used to develop functional EFGs from US prepared liposomal solutions which were characterized using polarized-light microscopy (PLM), water activity, textural analysis, rancimat, and differential scanning calorimetry (DSC).US and crude ARs improved microstructure, hardness, and oxidative stability of the margarine model system.
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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 ».