β‐Sitosterol‐Enhanced Walnut Oil Liposomes: Optimization, Stability, and Applications
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Cholesterol has limitations in food and nutraceutical applications due to health concerns. β‐Sitosterol (βS) has become an alternative to cholesterol due to its nutritional characteristics and stability. We optimized βS‐stabilized iron walnut oil (IWO) liposomes using a hybrid experimental design (Plackett–Burman and Box–Behnken methodologies), addressing emulsion stability and scalability gaps. Key parameters, including soy lecithin concentration (9 mg/mL), βS/lecithin ratio (1:6), IWO/lecithin ratio (1:4), and ultrasonication conditions (21% Tween‐80, 30 min, 425 W), were optimized. The resulting nanoliposomes achieved metrics: 92.51% encapsulation efficiency, 133.9 nm particle size (polydispersity Index [PDI] = 0.25), and −39.93 mV zeta potential, outperforming in thermal, centrifugal, and storage tests. βS synergizes with IWO's antioxidants, acting in dual roles as stabilizer and oxidation barrier, which is unachievable with conventional sterols. This innovation offers a safer and more effective option for food and nutraceutical applications. Practical Applications : This work delivers scalable strategies for food, nutraceutical applications, and pharmaceutical sectors. β‐Sitosterol enables plant‐based liposomes to encapsulate bioactive compounds (e.g., iron walnut oil's PUFAs), combining stabilization and oxidation resistance for shelf‐life extension without synthetic additives. Optimized parameters ensure reproducible production of stable nanocarriers (133.9 nm, 92.5% efficiency). Cholesterol replacement with phytosterols aligns with clean‐label trends, whereas valorizing underutilized IWO fosters economic growth in Southwest China. The technology bridges lab‐to‐industry gaps, offering cost‐effective encapsulation that addresses health priorities (heart‐healthy formulations) and environmental sustainability through resource‐efficient lipid protection.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».