Enhancing vitamin A stability using saponin–chitosan polyelectrolytes coating: Optimization, characterization, and controlled release
Notice bibliographique
Résumé
Microencapsulation has the potential to address the stability issues associated with vitamin A. This study examined the effectiveness of emulsifying a saponin-chitosan polyelectrolyte complex to encapsulate vitamin A. Utilizing response surface methodology (RSM), the effects of the chitosan, saponin, and vitamin A contents on various response variables were measured to optimize the formulation. The optimized emulsion was characterized through fluorescence microscopy, Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), differential scanning calorimetry (DSC), storage stability, and release profile. Fluorescence microscopy showed that vitamin A was evenly distributed throughout the optimized emulsion. The polyelectrolyte complex and vitamin A were shown to interact hydrophobically and electrostatically by FTIR analysis. The DSC results verified the effective encapsulation and showed that vitamin A heat stability had been enhanced. Study on storage stability demonstrated that during a 2-month storage period, the encapsulated vitamin A remained stable. Moreover, vitamin A was significantly released from the encapsulated form at pH 1.2, based on release assays. In conclusion, saponin-chitosan polyelectrolyte coating proved to be a potentially useful new material for the stability and applications of vitamin A in a range of formulations.
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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 ».