NANOSTRUCTURED LIPID CARRIERS AS A PROMISING DERMAL DELIVERY PLATFORM FOR ST. JOHN'S WORT EXTRACT: PRELIMINARY STUDIES
Notice bibliographique
Résumé
urpose: Nanostructured lipid carriers (NLC) can improve the stability of various phytochemicals, so this research aimed to develop and employ such delivery systems for Hypericum perforatum extract containing the light- and oxygen-sensitive phloroglucinol hyperforin. Materials and methods: By varying the processing parameters and the solid and liquid lipids used, different NLC models were obtained via emulsification, followed by high-shear homogenization and ultrasonication. After characterization of the elaborated nanocarriers, those that exhibited optimal properties were loaded with St. John's wort extract by incorporating it in the lipid phase before emulsification and also studied. Results: The NLC models developed by prolonged ultrasonication demonstrated favorable characteristics regarding particle size, polydispersity index (PDI), and zeta potential (ZP). The physically stable during long-term storage nanosystems, which also showed a reduced degree of crystallinity of the solid lipid included, were loaded with St. John's wort extract. Of the carriers so-obtained, those developed by ultrasonication at ambient temperatures can be described as acceptably uniform systems (PDI from 0.23±0.01 to 0.27±0.01), comprising particles with dimensions below 200 nm, favorable ZP values (ζ > |30 mV|), and superior entrapment efficacy (EE) greater than 85%. Conclusion: In this research, different stable NLC dispersions were successfully developed. After the inclusion of the St. John's wort extract, the model possessing the highest EE (87.77±0.64%) was chosen as a carrier to conduct further studies evaluating its wound-healing potential.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».