Corn Zein Nanocarriers for Agrochemical Delivery and Smart Packaging
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Zein, a prolamin protein derived from corn, has emerged as a multifunctional and scalable nanocarrier for addressing critical sustainability challenges in agriculture and packaging. This review critically synthesizes and evaluates recent advances in zein‐based nanocarriers for targeted delivery of pesticides, herbicides, fungicides, micronutrients, and in smart packaging systems. Drawing from biomedical nanomedicine, it highlights innovations in stimuli‐responsive release of bioactives, hybridization of zein with natural polymers, and plant translocation. Zein, with a Generally Recognized as Safe (GRAS) status, biodegradability, and ability to form stable nanoparticles, positions it as a low‐toxicity alternative to conventional synthetic agrochemical carriers and petroleum‐based plastics. Applications in postharvest preservation, humidity‐triggered release, and biosensor‐enabled packaging further elucidates its multifunctionality. Despite strong lab‐scale performance, major challenges remain in field‐scale agrochemical delivery, gaps in its environmental fate, and regulatory approval. This critical review outlines strategies for overcoming these barriers. Overall, zein nanotechnology, framed within the broader goals of climate‐resilient, resource‐efficient, and circular agriculture, offers a roadmap for leveraging zein nanotechnology to reduce environmental burden while improving agricultural productivity. In addition, the challenges that this review paper addresses strongly promote several United Nations Sustainability Development Goals, including UN SDG2 (zero hunger), SDG 12 (responsible consumption and production), SDG 13 (Climate action), and SDG 15 (life on land).
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».