Optimization of Wall Materials for Astaxanthin Powder Production from Shrimp Shell Extract Using Simplex Lattice Mixture Design
Notice bibliographique
Résumé
Shrimp shell waste is an attractive source of value-added bioactive-rich by-products. Shrimp shell extract containing astaxanthin was recovered by solvent extraction method (petroleum ether/acetone/water with a ratio of 15 : 75 : 10) and ultrasound process (amplitude 20% for 15 min at 35°C). The extract was then encapsulated by freeze-drying using wall materials such as maltodextrin (with the dextrose equivalent (DE) of 7 (MD7) and 20 (MD20)) and modified starch (Hi-Cap 100) incorporated at different ratios. Simplex lattice with augmented axial points in the mixture design was applied for the optimization of wall material. The optimal wall materials were 29.4% (MD7), 34.0% (Hi-Cap 100), and 36.6% (MD20), with encapsulation yield (Y) of 94.6%, encapsulation efficiency (EE) of 91.8%, astaxanthin content (Ast) of 46.1 μg/g DW, and DPPH scavenging capacity of 64.0%, respectively. The optimized microcapsules had spongy morphology and brittle and flaky mass. The degradation kinetics of bioactive astaxanthin in UV light was evaluated and found to follow first-order reaction kinetics. The microcapsules obtained under optimal wall composition exhibited the highest UV light stability with half-life values of 76.8 h, demonstrating a high stability.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».