Current trends in nano-delivery systems for functional foods: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Increased awareness of the relationship between certain components in food beyond basic nutrition and health has generated interest in the production and consumption. Functional foods owe much of their health benefits to the presence of bioactive components. Despite their importance, their poor stability, solubility, and bioavailability may require the use of different strategies including nano-delivery systems (NDS) to sustain delivery and protection during handling, storage, and ingestion. Moreover, increasing consumer trend for non-animal sourced ingredients and interest in sustainable production invigorate the need to evaluate the utility of plant-based NDS. Method: In the present study, 129 articles were selected after screening from Google Scholar searches using key terms from current literature. Scope: This review provides an overview of current trends in the use of bioactive compounds as health-promoting ingredients in functional foods and the main methods used to stabilize these components. The use of plant proteins as carriers in NDS for bioactive compounds and the merits and challenges of this approach are also explored. Finally, the review discusses the application of protein-based NDS in food product development and highlights challenges and opportunities for future research. Key Findings: Plant-based NDS is gaining recognition in food research and industry for their role in improving the shelf life and bioavailability of bioactives. However, concerns about safety and possible toxicity limit their widespread application. Future research efforts that focus on mitigating or enhancing their safety for food applications is warranted.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».