<scp>Poly‐L</scp>‐lysine‐coated α‐lactalbumin nanoparticles: preparation, effect of <scp>pH,</scp> and stability under <i>in vitro</i> simulated gastrointestinal conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND The development of bioactive compound delivery systems using protein‐based nanoparticles as carriers is a rapidly growing field of study. α‐Lactalbumin (α‐La) nanoparticles are adequate for this task because they are nonantigenic, biodegradable, and easily modifiable via the surface physical adsorption of other molecules. Here, the effect of poly‐L‐lysine (PLL) coating of α‐La nanoparticles on the stability against enzymatic degradation in the gastrointestinal tract was investigated. RESULTS α‐La nanoparticles were prepared by desolvation with acetone. It was observed that the pH of the initial protein suspension did not have a significant effect on the size, polydispersity index (PDI), or ζ‐potential of the nanoparticles, so the subsequent experiments were performed at pH 9, where 151.2 nm nanoparticles with a PDI of 0.072 and a ζ‐potential of −29.7 mV were obtained. The nanoparticles coating was performed with two MW‐range PLL at three concentrations. Coating efficiency increased as the polymer concentration increased and this was independent of the PLL MW. The best coating efficiency (90–95%) was obtained in the case of the 1 mg mL −1 PLL coating. Most PLL‐coated nanoparticles showed a good stability to the conditions of in vitro simulated gastrointestinal digestion compared with the uncoated nanoparticles. CONCLUSION It can be concluded that the acetone desolvation method at pH 9 is adequate to obtain α‐La nanoparticles with good characteristics. The process of PLL coating of nanoparticles showed an increase in efficiency with the increase in concentration of the polymer. The resulting coated nanoparticles had enhanced resistance to simulated gastrointestinal conditions. © 2021 Society of Chemical Industry (SCI).
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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.
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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 ».