Characterization of Caseinate–Carboxymethyl Chitosan-Based Edible Films Formulated with and without Transglutaminase Enzyme
Notice bibliographique
Résumé
Edible composite packaging has the advantage of complementary functional properties over its individual bio-components. However, film composites made from caseinate (CA) and carboxymethyl chitosan (CMCH) have not yet been well explored. In this study, four types of CA-CMCH composite films were prepared and evaluated with and without transglutaminase (TGase) supplement. Aqueous CA (8%, w/v) and CMCH solutions (2%, w/v) were mixed in different volume ratios of CA: CMCH as 100:0, 75:25, 50:50, 75:25, and 25:75. Those to be supplemented with TGase were incorporated at 10 U/g of caseinate protein level. Results revealed that CMCH incorporation to CA facilitated a smooth and uniform surface microstructure on films and markedly improved the transparency, water barrier properties, mechanical properties, and solubility of the composite film. Furthermore, addition of TGase resulted in an improvement in the water vapor permeability. TGase successfully enforced the formation of CA-CMCH composites with some enhanced functional properties. The resulting composite film offers potential for applications as an alternative edible film or in the preparation of edible packaging films.
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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 ».