Co-encapsulation of Quercetin and α-Tocopherol Bioactives in Zein Nanoparticles: Synergistic Interactions, Stability, and Controlled Release
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the capabilities of zein-based nanoparticles for the co-delivery of quercetin and α-tocopherol. The results demonstrated an optimal encapsulation efficiency of 96% with an average particle size of 50–320 nm, highlighting the proficiency of the method. Over 60 days, the retention release profiles showed gradual reductions, with the Zein/Que/Toc (20:1:1) and Zein/Que/Toc (20:1:25) formulations exhibiting distinct dynamics. In vitro analyses revealed controlled release, with quercetin reaching 79.7% and α-tocopherol reaching 60.4% after 8 h. The Zein/Que/Toc (20:1:5) combination exhibited a notable release of 73.1% over the same span, indicating a synergistic or stabilizing interplay between the co-encapsulated agents, which is beneficial for digestion. ATR-FTIR, rheology, and fluorescence spectroscopy investigations demonstrated key molecular interactions, including hydrogen bonding and hydrophobic forces. The integration of surfactants enhanced the photostability and retention of both bioactive compounds. This study emphasizes the vast potential of zein-based nanoparticles for bioactive co-delivery, with the Zein/Que/Toc (20:1:5) formulation emerging as a viable candidate. These findings have implications for the pharmaceutical, nutraceutical supplement, drug, and functional food domains.
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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 | 0,000 |
| 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 ».