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Enregistrement W4389040890 · doi:10.1021/acs.jafc.3c05653

Ultrastable High Internal Phase Pickering Emulsions: Forming Mechanism, Processability, and Application in 3D Printing

2023· article· en· W4389040890 sur OpenAlexaff
Dafei Li, Haoran Yin, Yingni Wu, Wei Feng, Ke‐Fei Xu, Huining Xiao, Chengcheng Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePickering emulsions and particle stabilization
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Jiangsu Province for Distinguished Young ScholarsNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPickering emulsionMechanism (biology)Phase (matter)3D printingMaterials scienceChemical engineeringNanotechnologyChemistryComposite materialOrganic chemistryEngineeringNanoparticle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High internal phase Pickering emulsions (HIPPEs) are versatile platforms for various applications owing to their low-density, solid-like structure, and large specific surface area. Here, naturally occurring polysaccharide-protein hybrid nanoparticles (PPH NPs) were used to stabilize HIPPEs with an internal phase fraction of 80% at a PPH NP concentration of 1.5%. The obtained HIPPEs displayed a gel-like behavior with excellent stability against centrifugation (10000 g, 10 min), temperature (4–121 °C), pH (1.0–11.0), and ionic strength (0–500 mM). Confocal laser scanning microscope and cryo-scanning electron microscopy results showed that PPH NPs contributed to the stability of HIPPEs by effectively adsorbing and anchoring on the surface of the emulsion droplets layer by layer to form a dense 3D network barrier to inhibit droplet coalescence. The rheological analysis showed that the HIPPEs possessed a higher viscosity and lower frequency dependence with increasing PPH NP concentration, suggesting the potential application of such HIPPEs in three-dimensional (3D) printing, which was subsequently confirmed by a 3D printing experiment. This work provides highly stable and processable HIPPEs, which can be developed as facile and reusable materials for numerous applications. They can also be directly used for future food manufacturing, drug and nutrient delivery, and tissue reconstruction.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,219

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, 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

Citations27
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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