Flavour encapsulation: A comparative analysis of relevant techniques, physiochemical characterisation, stability, and food applications
Notice bibliographique
Résumé
Flavour is an important component that impacts the quality and acceptability of new functional foods. However, most flavour substances are low molecular mass volatile compounds, and direct handling and control during processing and storage are made difficult due to susceptibility to evaporation, and poor stability in the presence of air, light, moisture and heat. Encapsulation in the form of micro and nano technology has been used to address this challenge, thereby promoting easier handling during processing and storage. Improved stability is achieved by trapping the active or core flavour substances in matrices that are referred to as wall or carrier materials. The latter serve as physical barriers that protect the flavour substances, and the interactions between carrier materials and flavour substances has been the focus of many studies. Moreover, recent evidence also suggests that enhanced bioavailability of flavour substances and their targeted delivery can be achieved by nanoencapsulation compared to microencapsulation due to smaller particle or droplet sizes. The objective of this paper is to review several relevant aspects of physical-mechanical and physicochemical techniques employed to stabilize flavour substances by encapsulation. A comparative analysis of the physiochemical characterization of encapsulates (particle size, surface morphology and rheology) and the main factors that impact the stability of encapsulated flavour substances will also be presented. Food applications as well as opportunities for future research are also highlighted.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».