Stabilizing β-carotene-loaded Pickering emulsion with chitin nanoparticles extracted from insect shells using deep eutectic solvents
Notice bibliographique
Résumé
• Deep eutectic solvents were used for chitin and chitin nanofibers (CNFs) preparation. • CNFs were used for stabilizing Pickering emulsions (PEs) up to 180 days. • PEs was used to encapsulate β-carotene with good stability and high embedding rate. • This work provides an approach for sustainable utilization of insect waste. With the rapid growth of artificial insect breeding, the management of insect shell waste has emerged as a pressing concern. In this study, insect shells were treated with environmentally friendly deep eutectic solvents (DESs) to yield chitin nanofibers (CNFs) for stabilizing Pickering emulsion. The purity of chitin extracted from Tenebrio molitor shells was 94.89 %, and CNFs with lengths between 100 and 300 nm were produced. This Pickering emulsion was stabilized using CNFs, and its stability was enhanced by optimizing environmental conditions, such as NaCl and pH, allowing for stable storage over a period of 180 days. At a β-carotene of 1.5 mg/g and an oil phase mass fraction of 45 %, the emulsion achieved an encapsulation efficiency of 98.47 ± 0.12 %, with no significant changes observed after 30 days of storage. These findings demonstrate that insect shells can be effectively utilized to stabilize Pickering emulsions and encapsulate bioactive compounds, offering a sustainable strategy for valorizing waste resources.
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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 ».