Extraction and purification of phosphatidylcholine and its potential in nanoliposomal delivery of <scp><i>Eucalyptus citriodora</i></scp> oil
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Phosphatidylcholine (PC) possesses amphiphilic characteristics to form vesicles or liposome nanoparticles and can be utilized to deliver essential nutrients such as proteins, peptide antigens, and essential fatty acids. In this study, an attempt has been made to obtain purified PC and evaluate its potential in nanoliposome synthesis and its corresponding drug release profile. In this regard, four physical separation techniques comprising extraction, precipitation, static, and dynamic adsorption were assessed and applied to purify PC from soybean lecithin. Different solvents and the ratio of lecithin to solvent were used to achieve the highest PC percentage. The results of an HPLC test showed that the maximum rate of PC extracted was 69%, through combining all four stages. In the next step, the synthesis of nanoliposomes from purified PC was carried out by the sonication method. Eucalyptus citriodora oil was used to evaluate the potential of the resultant nanoliposomes to encapsulate hydrophobic antibacterial drugs. The morphology and size distribution of nanoliposomes were investigated by dynamic light scattering (DLS) and atomic force microscopy (AFM) analysis. The long‐term stability of antibacterial‐loaded nanoliposomes was confirmed by their release behaviour patterns. The data from DLS and AFM resulted in narrow size distribution, with an average diameter of 201.23 and 197.22 nm, respectively. Compared to non‐loaded nanoparticles, the results showed a slight increase in the size of oil‐loaded nanoliposomes. The release profile of the encapsulated drug resulted in sustained release behaviour during eight days of storage in phosphate saline buffer.
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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 ».