Composite of Layered Double Hydroxide with Casein and Carboxymethylcellulose as a White Pigment for Food Application
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Titanium dioxide (TiO2) is commonly used in food, cosmetic, and pharmaceutical industries as a white pigment due to its extraordinary light scattering properties and high refractive index. However, as evidenced from recent reports, there are overriding concerns about the safety of nanoparticles of TiO2. As an alternative to TiO2, Mg-Al layered double hydroxide (LDH) and their composite containing casein and carboxymethyl cellulose (CMC) were synthesized using wet chemistry and compared with currently used materials (food grade TiO2 (E171), rice starch, and silicon dioxide (E551)) for its potential application as a white pigment. These particles were characterized for their size and shape (Transmission Electron Microscopy), crystallographic structure (X-Ray Diffraction), agglomeration behavior and surface charge (Dynamic Light Scattering), surface chemistry (Fourier Transform Infrared Spectroscopy), transmittance (UV–VIS spectroscopy), masking power, and cytotoxicity. Our results showed the formation of typical layered double hydroxide with flower-like morphology which was restructured into pseudo-spheres after casein intercalation. Transmittance measurement showed that LDH composites had better performance than pristine LDH, and the aqueous suspension was heat and pH resistant. While its masking power was not on a par with E171, the composite of LDH was superior to current alternatives such as rice starch and E551. Sustainability score obtained by MATLAB® based comparison for price, safety, and performance showed that LDH composite was better than any of the compared materials, highlighting its potential as a white pigment for applications in food.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,000 | 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 découle