Whey Proteins as a Potential Co-Surfactant with Aesculus hippocastanum L. as a Stabilizer in Nanoemulsions Derived from Hempseed Oil
Notice bibliographique
Résumé
The use of natural surfactants including plant extracts, plant hydrocolloids and proteins in nanoemulsion systems has received commercial interest due to demonstrated safety of use and potential health benefits of plant products. In this study, a whey protein isolate (WPI) from a byproduct of cheese production was used to stabilize a nanoemulsion formulation that contained hempseed oil and the Aesculus hippocastanum L. extract (AHE). A Box–Behnken experimental design was used to set the formulation criteria and the optimal nanoemulsion conditions, used subsequently in follow-up experiments that measured specifically emulsion droplet size distribution, stability tests and visual quality. Regression analysis showed that the concentration of HSO and the interaction between HSO and the WPI were the most significant factors affecting the emulsion polydispersity index and droplet size (nm) (p < 0.05). Rheological tests, Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) analysis and L*a*b* color parameters were also taken to characterize the physicochemical properties of the emulsions. Emulsion systems with a higher concentration of the AHE had a potential metabolic activity up to 84% in a microbiological assay. It can be concluded from our results that the nanoemulsion system described herein is a safe and stable formulation with potential biological activity and health benefits that complement its use in the food industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».