Microencapsulation of fermented wild blueberry to improve the stability of (poly)phenols
Notice bibliographique
Résumé
• Wild blueberry bioactives have poor stability and bioaccessibility. • Microbial fermentation enhanced bioactive constituents of wild blueberries • Controversial maltodextrin partially replaced with inulin in bioactive microencapsulation • Novel microencapsulation enhanced the stability of bioactive constituents • Dual fermentation and microencapsulation generated novel functional food ingredients Dual fermentation augments the diversity and efficacy of wild blueberry bioactives, while microencapsulation ensures their stability and marketability. Here, we have subsequently fermented wild blueberries using Saccharomyces cerevisiae and Komagataeibacter spp. and microencapsulated the end products using different prebiotic fibers and plant proteins as alternatives to controversial maltodextrin. Biotransformation generated health-promoting postbiotics including (poly)phenol metabolites and short-chain fatty acids. The microparticle formulation comprising inulin and maltodextrin (1:1 w/w) exhibited desirable properties similar to conventional microencapsulation products including moisture content (6.07 ± 1.3%), hygroscopicity (7.11 ± 0.4%), particle size (36.9 ± 12 μm), encapsulation efficiency (76.7 ± 3%), and loading capacity (0.348 ± 0.08%). The novel microparticles displayed robust stability under UV light exposure and storage at 4, 20, and 35 °C compared to non-encapsulated fermented wild blueberries. In conclusion, dual fermentation and prebiotic inulin-based microencapsulation pave the way for innovative, safe, and potentially health-enhancing novel food ingredients.
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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 ».