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Enregistrement W4405408959 · doi:10.1016/j.ijbiomac.2024.138802

Core-shell gelatin-chitosan nanoparticles with lysozyme responsiveness formed via pH-drive and transglutaminase cross-linking

2024· article· en· W4405408959 sur OpenAlexaff
Jilong Li, Yongqiang Zhao, Yi Zhang, Corinne Nardin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Biological Macromolecules · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProteins in Food Systems
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesCentral Public-interest Scientific Institution Basal Research Fund, Chinese Academy of Fishery SciencesChinese Academy of Fishery SciencesHorizon 2020 Framework ProgrammeNational Institute of Food and AgricultureU.S. Department of AgricultureAgence Nationale de la RechercheEuropean CommissionHorizon 2020China Scholarship Council
Mots-clésTissue transglutaminaseChitosanLysozymeGelatinChemistryNanoparticleShell (structure)Chemical engineeringCore (optical fiber)LysineEnzymeBiophysicsBiochemistryMaterials scienceBiologyAmino acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lysozyme-responsive nanoparticles were fabricated using a hydrophilic protein (gelatin type A) as the core and a hydrophobic polysaccharide (chitosan) as the shell. In this study, curcumin was used as a model molecule for encapsulation and promoted the aggregation of gelatin nanoparticles. Transglutaminase catalyzed both intra-molecular cross-linking within gelatin and inter-molecular cross-linking between gelatin and chitosan. The formation mechanism of gelatin nanoparticles was investigated by molecular docking simulations, circular dichroism spectroscopy, UV-vis spectroscopy, turbidity analysis, and dynamic light scattering. Results indicated that pH-driven processes can induce molecular conformational changes of gelatin. However, these alone are insufficient to induce nanoparticle formation. Hydrogen bonding, Pi-alkyl interactions, Pi-Pi interactions, and van der Waals forces between gelatin and curcumin are crucial for the core formation. The coating mechanism of chitosan involved covalent bonds catalyzed by transglutaminase and electrostatic interactions, verified by dynamic light scattering and Fourier transform infrared spectroscopy. Physicochemical properties characterization revealed that the core-shell nanoparticles exhibited a maximum encapsulation efficiency of 97.2 ± 0.3 % and an average particle size of 120 ± 21 nm. The core-shell nanoparticles exhibited high thermal and pH stability, with curcumin retention rates exceeding 80 % under acidic, neutral, and weakly alkaline conditions, and detained thermal degradation up to 90 °C. Additionally, lysozyme responsiveness was evaluated by controlled curcumin release with varying lysozyme concentrations, through which enzymatic hydrolysis of chitosan by lysozyme triggered an increased release rate. In summary, core-shell nanoparticles synthesized from gelatin and chitosan may be effective target delivery systems for curcumin.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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