Ultrastable High Internal Phase Pickering Emulsions: Forming Mechanism, Processability, and Application in 3D Printing
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».