Optimization and Characterization of Naringin‐Loaded Microcapsules Prepared With Caramel Polymer via Anti‐Solvent Precipitation
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Naringin, a flavonoid acknowledged for its antioxidant, anti‐inflammatory, and anti‐carcinogenic properties, faces significant challenges in functional food applications due to its poor solubility, stability, and bioavailability. This research investigates the encapsulation of calcium‐naringin complexes in a caramel matrix, utilizing the structural and functional characteristics of caramel as a carrier to improve the availability of naringin. The polymer precipitation technology was adopted in the encapsulation of naringin with solvents including ethanol, acetone, and isopropanol. Calcium lactate, chloride, carbonate, and sulfate salts were employed as the encapsulation assisting agents. The efficacy of different solvents and calcium sources is analyzed by measuring encapsulation efficiency (EE) by HPLC, structural stability by SEM, and thermal stability by TGA and DSC. Characterization of caramel was analyzed through MALDI‐TOF mass spectrometry and through DSC. SEM images, encapsulation efficiency results demonstrated that different calcium sources as well as precipitants significantly influence the surface morphology of encapsulates and the percentage of retention of naringin in the encapsulates. TGA and DSC results showed improvement in the thermal stability of encapsulates by improving the thermal degradation temperatures, overall underscoring the success of the encapsulation process. This study highlights the potential of caramel‐based encapsulation to improve naringin's stability, bioactivity, and bioavailability, enabling its effective incorporation into confectionery, bakery products, and beverages.
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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 ».