Design and Evaluation of pH-Sensitive Pectin Films Infused with Anthocyanin-Rich Extracts from Australian Native Fruits for Intelligent Food Packaging Applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study investigates the incorporation of anthocyanin-rich extracts from Mountain Pepper Berry (MPB) and Queen Garnet Plum (QGP) into pectin-based films to develop pH-sensitive indicators. Using glycerol as an extraction solvent, significant differences in anthocyanin composition were identified: MPB extracts contained a diverse range of anthocyanin species, with a total content of 267.13 ± 5.21 mg L⁻¹, compared to the predominantly cyanidin-based QGP extracts, with 222.14 ± 1.61 mg L⁻¹. Differences in anthocyanin structures were elucidated using UPLC-Q-ToF-MS/MS analysis. FTIR and UV-Vis spectroscopy were used to assess the compatibility of the extracts with pectin and the homogeneity of anthocyanins within the film structure. Mechanical testing revealed that MPB films exhibited superior tensile strength (8.53 ± 0.51 MPa), stiffness (2274 ± 158.64 gmm− 1), and energy to failure (141.7 ± 16.23 J m− 3) compared to QGP films, which had lower tensile strength (7.74 ± 0.32 MPa), stiffness (1947 ± 125.82 gmm− 1), and energy to failure (115 ± 18.81 J m− 3). Both film types displayed similar moisture content (MPB: 48.89%, QGP: 48.13%) and water vapour permeability, indicating comparable barrier properties. When exposed to volatile ammonia, QGP films showed a more pronounced colour change, attributed to their anthocyanin profile, with a notable shift from red to brown. This research highlights the potential of glycerol-extracted anthocyanins from Australian native fruits as functional additives in pectin films, offering promising applications for intelligent packaging with enhanced mechanical performance and responsive colour-changing properties. Graphical Abstract
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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) | 0,001 | 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 ».