Spray-Deposited Epigallocatechin Gallate-Based Metal–Phenolic Networks as Innovative Edible Coatings for Fresh Produce Preservation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Postharvest spoilage of fresh produce is a major contributor to global food loss, with existing preservation methods often constrained by sustainability or scalability. Metal–phenolic networks (MPNs), formed through coordination between metal ions and polyphenols, offer a promising alternative due to their inherent antioxidant and antimicrobial properties. This study presents a systematic evaluation of epigallocatechin gallate (EGCG)-based MPN coatings for fresh produce preservation, focusing on the effects of varying concentrations and metal ion types under controlled conditions. Using strawberries as a model, spray-applied Fe 3+ –EGCG and Zn 2+ –EGCG coatings delayed spoilage by at least 1.3-fold while maintaining key quality indicators. Notably, Zn–EGCG coatings reduced weight loss by up to 27% and retained 21% more firmness compared to uncoated controls over 5 days. While Zn–EGCG coatings, particularly at higher concentrations, demonstrated superior oxidative stability and moisture barrier properties, Fe–EGCG coatings showed reduced performance over time, likely due to iron-induced redox activity. Antibacterial assays showed Fe–EGCG to be more potent than Zn–EGCG, but high-concentration Zn–EGCG also inhibited both Gram-positive and Gram-negative bacteria. These findings highlight EGCG-based MPNs as an effective, scalable, and biocompatible strategy for extending shelf life and reducing postharvest food waste.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle