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Enregistrement W4412860544 · doi:10.1016/j.foodres.2025.117111

Multicomponent oleogels of ethylcellulose-binary waxes: atomic force microscopy observation and synergistic effect analysis

2025· article· en· W4412860544 sur OpenAlexfundno aff
Ziyu Wang, Chenglong Xu, Tuyen Truong, Jayani Chandrapala, Lin Lee Cheong, Asgar Farahnaky

Notice bibliographique

RevueFood Research International · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Chemistry and Fat Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRoyal Melbourne Institute of TechnologyOntario Ministry of Natural Resources and ForestryAustralian National Fabrication Facility
Mots-clésAtomic force microscopyWaxBinary numberChemical engineeringChemistryMaterials sciencePolymer scienceChromatographyNanotechnologyOrganic chemistryEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interactions between ethylcellulose (EC) and waxes in multicomponent oleogel systems are underexplored. This study investigated the structural, functional, and physiochemical properties of rice bran oil (RBO) oleogels structured with various ratios of EC and a binary wax blend (9:1 beeswax (BW): carnauba wax (CRW)), varied in 0.5 % w/w increments at a constant total gelator concentration of 4 % w/w. All multicomponent systems formed self-sustaining oleogels at the low gelator concentration. High-resolution atomic force microscopy (AFM) revealed continuous mesh-like EC chains and their presence on the surface of wax crystals in multicomponent oleogels, suggesting co-existing structures. The oil binding capacity (OBC) of EC oleogel increased significantly from 70.92 % to 99.94 % when the binary wax ratio reached 3.5 % w/w. However, the 0.5EC3.5Wax oleogel exhibited a firmer but brittle gel (G' = 87,440 Pa, yield flow points = 0.12 and 0.39 %, respectively), whereas the 3.5EC0.5Wax oleogel significantly improved the yield and flow points (1.82 and 23.35 %, respectively) but reduced G' (4404 Pa). Temperature ramp tests revealed that higher EC ratios led to early viscoelastic structuring, followed by wax crystallisation that reinforces the final network. The highest gelation onset temperature was observed for 4EC at 94.29 °C, which decreased to 89.54 °C in 3.5EC0.5Wax, with the lowest value of 36 °C identified in the 0.5EC3.5Wax oleogel. Fourier-transform infrared (FTIR) spectroscopy confirmed that the multicomponent oleogels were physically stabilized by hydrogen bonding and van der Waals forces. X-ray diffraction (XRD) showed the presence of β' crystals; the crystallinity and plasticity increased with the binary wax ratio. These results show the potential of preparing stable solid fat substitutes using mixtures of EC and binary wax.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,299 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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