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Enregistrement W4391913030 · doi:10.1016/j.foodres.2024.114133

Microencapsulation of ultrasound-assisted phenolic extracts of sugar maple leaves: Characterization, in vitro gastrointestinal digestion, and storage stability

2024· article· en· W4391913030 sur OpenAlexafffund
Nushrat Yeasmen, Valérie Orsat

Notice bibliographique

RevueFood Research International · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMicroencapsulation and Drying Processes
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesIslamic Development Bank
Mots-clésChemistryNutraceuticalFood sciencePomaceSugarMaltodextrinAntioxidantChromatographySolubilityBioavailabilityWhey protein isolateMaceration (sewage)Spray dryingWhey proteinBiochemistryMaterials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sugar maple leaves (SML), usually considered residue plant biomass and discarded accordingly, contain a considerable amount of phenolic antioxidants. In this study, SML phenolics were extracted employing both advanced (homogenization pretreated ultrasound-assisted extraction) and conventional (maceration) methods followed by their encapsulation by freeze drying and spray drying using a combination of maltodextrin and gum arabic as coating agents. Detailed physicochemical analyses revealed that the encapsulated microparticles had high solubility (>90 %) and encapsulation efficiency (>95 %), acceptable thermal stability with good handling properties. Phenolic compounds were completely released from microparticles during simulated gastric conditions. The microparticles influenced the bioaccessibility of more than 43 % of the phenolic fraction in the intestinal phase. The antioxidant capacity of the microparticles was preserved during storage. These findings suggest the effectiveness of the microencapsulation process for producing high quality microparticles of SML phenolic extracts and the possibility of their use in the food, nutraceutical, bio-pharmaceutical sectors.

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)0,000
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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations25
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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