MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3196403267 · doi:10.1002/cjce.24310

Extraction and purification of phosphatidylcholine and its potential in nanoliposomal delivery of <scp><i>Eucalyptus citriodora</i></scp> oil

2021· article· en· W3196403267 sur OpenAlexvenueno aff
Mohsen Bahari, Asma Sadat Vaziri, Iran Alemzadeh

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid Membrane Structure and Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChromatographyDynamic light scatteringPhosphatidylcholineSonicationLiposomeZeta potentialLecithinVesicleChemistryDrug deliveryExtraction (chemistry)AmphiphileNanoparticleMaterials sciencePhospholipidBiochemistryNanotechnologyOrganic chemistryMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Canadian Journal of Chemical Engineering→Même sujetLipid Membrane Structure and Behavior→Travaux en français237 207→