Ultrasound assisted ethanolic gelation of lentil protein to encapsulate β-carotene
Notice bibliographique
Résumé
β-Carotene has low stability against temperature, oxygen, and light. Incorporating it into delivery systems enhances its bioavailability and application in the food and beverage industry. Also, lentil protein and pectin offer functionality as wall materials for delivery systems. This study investigated the use of ultrasound-assisted ethanolic gelation of lentil protein and pectin as an effective technique for encapsulating β-carotene. The impact of high-intensity ultrasound (HIUS) nominal power, pH, and ethanol on the physico-chemical and functional properties of the lentil protein-pectin emulsion gels were evaluated. The gelling ability was significantly dependent on the HIUS nominal power, and ethanol content. The β-carotene loading capacity ranged between 78 and 93%. The bioaccessibility of β-carotene in the emulsion gels ranged between 2 and 50% and was significantly dependant on the HIUS nominal power used. Furthermore, the β-carotene loaded emulsion gels were freeze-dried to form aerogels to improve the shelf stability. The aerogels structural conformation revealed the predominance of hydrogen bonding responsible for the interactions between the lentil protein and pectin. In conclusion, the emulsion gels and aerogels obtained in this study had desirable physico-chemical properties such as stability and microstructure, making them suitable for applications as fat replacers, functional foods, and nutraceuticals. • Stable β-carotene loaded emulsion gels of lentil protein and pectin were developed. • High-intensity ultrasound (HIUS) process enhanced lentil protein-pectin interactions. • HIUS process improved encapsulation efficiency and in-vitro digestion of β-carotene. • β-carotene emulsion gels via HIUS are promising for application as oleogels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».