Optimization of Wall Material of Freeze-Dried High-Bioactive Microcapsules with Yellow Onion Rejects Using Simplex Centroid Mixture Design Approach Based on Whey Protein Isolate, Pectin, and Sodium Caseinate as Incorporated Variables
Notice bibliographique
Résumé
For the food sector, onion rejects are an appealing source of value-added byproducts. Bioactive compounds were recovered from yellow onion rejects using a pulse electric field process at 6000 v and 60 pulses. The onion extract was encapsulated with whey protein isolate (WPI), pectin (P), and sodium caseinate (SC) with a mass ratio of 1:5 (extract/wall material, w/w). A Simplex lattice with augmented axial points in the mixture design was applied for the optimization of wall material for the encapsulation of onion reject extract by freeze-drying (FD). The optimal wall materials were 47.6 g/100 g (SC), 10.0 g/100 g (P), and 42.4 g/100 g (WPI), with encapsulation yield (EY) of 85.1%, total phenolic content (TPC) of 48.7 mg gallic acid equivalent/g DW, total flavonoid content (TFC) of 92.0 mg quercetin equivalent/g DW, and DPPH capacity of 76.1%, respectively. The morphological properties of the optimal encapsulate demonstrated spherical particles with a rough surface. At optimal conditions, the minimum inhibitory concentration (MIC) of the extract (mean diameter of inhibition zone: 18.8 mm) was shown as antifungal activity against Aspergillus niger.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».