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Enregistrement W4400159340 · doi:10.1002/ejlt.202300239

Microencapsulation of fish oil rich in EPA and DHA using mixture of Arabic gum and Persian gum through spray‐drying technique

2024· article· en· W4400159340 sur OpenAlexaff
Yalda Khodadadi Jokar, Mohammad Goli, Mojtaba Nasr‐Esfahani, Mohammad Fazel, Afsaneh Najarian

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Lipid Science and Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMicroencapsulation and Drying Processes
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGum arabicSpray dryingFish oilPersianArabicFood scienceChemistryFish <Actinopterygii>EmulsionChromatographyOrganic chemistryBiologyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The microencapsulation of fish oil by the spray‐drying technique was conducted using Arabic gum (AG) and Persian gum (PG) as wall materials. AG‐to‐PG ratios, including 29:1, 28:2, 27:3, 26:4, and 25:5 (%w/w), wall‐to‐oil ratios, including 5:1, 4:1, 3:1, 2;1, and 1:1, drying temperature (180, 190, 200, 210, and 220°C), and feed flow rate at high and low states were optimized using response surface methodology. Microencapsulation efficiency (MEE), moisture content (MC), peroxide value (PV), and particle size (PS) were determined. Results showed that the highest MEE and the lowest MC, PV, and PS were attained when 26:4, 4:1, 210°C, and high speed were considered, respectively. At this point, the MEE, MC, PV, and PS were 79.49%, 3.39%, 10.98 meq O2/kg oil, and 39.05 µm, respectively. The microstructure of optimum microencapsulated powder exhibited no observable cracks, fissures, or pores while having a typical spherical and smooth surface. Microencapsulation of fish oil using a mixture of AG and PG showed higher oxidative stability associated with high MEE, low MC, and low PV at the final product. Moreover, the optimized emulsion formulation and drying conditions increased the storage stability.

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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