Preparation and Physiochemical Characterization of Bitter Orange Oil Loaded Sodium Alginate and Casein Based Edible Films
Notice bibliographique
Résumé
Biopolymers-based composite edible films are gaining interest in the food packaging industry due to their sustainable nature and diverse biological activities. In the current study, we used sodium alginate (SA) and casein (CA) for the fabrication of composite film using the casting method. We also added orange oil to the edible film and assessed its impact on the biological, chemical, physical, and barrier properties of the films. The fabricated films were analyzed using X-ray diffraction (XRD), thermogravimetric analysis (TGA), scanning electron microscopy (SEM), and Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR). It was observed that CA-SA films loaded with 1.5% OEO had better visual attributes, and a further increase in oil concentration was not found to be as favorable. Mechanical assessment of the films revealed that CA-SA-OEO (1.5%) film showed lower puncture deformation and higher puncture force values. XRD data showed that all samples exhibited peaks at similar positions (21° of 2θ) with different intensities. In FTIR analysis, characteristic peaks of the film components (sodium alginate, casein, and orange oil) were reported at corresponding positions. The thermal stability of films was enhanced after the addition of the OEO (1.5%), however, a greater increase in OEO caused a decrease in the thermal stability, observed during TGA analysis. Moreover, the surface of the blank CA-SA film (FL1) was found to be rough (with cracks) compared to CA-SA films (FL2) containing 1.5% OEO. Additionally, FL2 was found to be relatively better than the other samples in terms of swelling degree (SD), thickness, water solubility (WS), oxygen permeability (OP), water vapor permeability (WVP), moisture content (MC), and transparency (T).
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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 ».