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Enregistrement W4396731712 · doi:10.1021/acs.biomac.3c01438

Utilizing Synchrotron-Based X-ray Micro-Computed Tomography to Visualize the Microscopic Structure of Starch Hydrogels <i>In Situ</i>

2024· article· en· W4396731712 sur OpenAlexafffund
Yikai Ren, Jarvis Stobbs, Dong‐Jin Lee, Dongxing Li, Chithra Karunakaran, Yongfeng Ai

Notice bibliographique

RevueBiomacromolecules · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)University of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSelf-healing hydrogelsAmyloseStarchShrinkageSynchrotronMaterials scienceMicrostructureBiopolymerDispersitySwellingScanning electron microscopeChemical engineeringSmall-angle X-ray scatteringChemistryComposite materialPolymer chemistryPolymerScatteringFood scienceOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to visualize the microstructures of starch hydrogels using synchrotron-based X-ray micro-computed tomography (μCT). Waxy maize starch (WMS, 3.3% amylose, db), pea starch (PS, 40.3% amylose), and high-amylose maize starch (HMS, 63.6% amylose) were cooked at 95 and 140 °C to prepare starch hydrogels. WMS and HMS failed to form a gel after 95 °C cooking and storage, while PS developed a firm gel. At 140 °C cooking, HMS of a high amylose nature was fully gelatinized and generated a rigid gel with the highest strength. Both scanning electron microscopy (SEM) and μCT revealed the unique structural features of various starch hydrogels/pastes prepared at different temperatures, which were greatly affected by the degree of swelling and dispersity of the starches. As a nondestructive method, μCT showed certain advantages over SEM, including minimal shrinkage of the hydrogels, relatively simple sample preparation, and allowing for three-dimensional reconstruction of the hydrogel microstructure. This study indicated that synchrotron-based μCT could be a useful technique in visualizing biopolymer-based hydrogels.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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