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Enregistrement W4386072891 · doi:10.11159/iccpe23.109

Effects Of CBD Oil Incorporation On Emulsion Stability

2023· article· en· W4386072891 sur OpenAlexvenueno aff
Phanida Saikhwan, Jidapa Chalanburitham, Kettawa Upachit

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesThammasat University
Mots-clésEmulsionStability (learning theory)Environmental scienceComputer scienceChemistryOrganic chemistryMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Products containing cannabidiol (CBD) has become popular because of its claims of health benefits.Oil-in-water (O/W) emulsions are used in delivery system and CBD could be incorporated in emulsions to make variety of products.However, as CBD is significantly viscous, there is concern over CBD emulsion stability and selection of carrier oils.Hence, this work investigated effects of addition of CBD on emulsion stability.Carrier oils used in the study were virgin coconut oil (VCO), fractionated coconut oil (FCO) and sunflower oil (SO) because these oils are suitable for used in cosmetics, available in Thailand and contain fatty acids and/or bioactive compounds beneficial for skin.Olivem, a natural emulsifier was used in preparation of the emulsion to investigate the possibility of making a natural grade CBD product.It was found that addition of CBD in VCO emulsion resulted in larger emulsion droplets whereas addition of CBD in FCO and SO made droplets of these emulsions became more defined and rounder.Nevertheless, no phase separation was observed in all emulsions stored at 4, 25 and 45°C for a 4-week period.No colour change was observed with all emulsions without CBD and all emulsions with CBD stored at 4°C.Emulsions with CBD stored at 25 and 45°C, however, became darker yellow; the changes were clearer at 45°C.This suggested that oxidation and degradation of CBD occurred.DPPH-scavenging activity of the emulsions stored at the 3 temperatures were also monitored during the 4-week period.Addition of CBD oil improved antioxidant activity stability of the emulsions.Although, the change in colour suggested degradation of CBD, DPPH-scavenging activity of all emulsions with CBD were quite stable.This could be because of the significantly large antioxidant activity of the CBD oil (IC50 = 45 g/ml).Variation in DPPH-scavenging activity measurements were observed with SO emulsions and distribution and shape of droplets of these emulsions were less homogeneous and round compared to other emulsions.Nevertheless, the variation in DPPH-scavenging activity observed was only around 5% so the emulsion preparation method adopted in this study could be used to make O/W emulsions containing CBD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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