Fabrication and Characterization of Curcumin-Complexed Nanoparticles Using Coconut Protein Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Curcumin (Cur) has various biological properties, including anti-microbial, antioxidant, anticancer, anti-diabetic, anticarcinogenic, antitumor, and anti-inflammatory activities. However, using Cur in functional food products is challenging because of its low solubility in an aqueous environment, rapid degradation, and low bioavailability. Nanostructure delivery systems provide a high surface area to volume ratio and sustainable release properties. Methods: Coconut protein nanoparticles (CPNPs) have been fabricated through heat treatment at 85 °C and pH 2 for 5 h. The formation of CPNP-Cur was used to improve Cur solubility, followed by antioxidant activity at neutral pH in an aqueous solution. Results: The maximum efficiency and loading capacity of Cur in CPNP were 96.6% and 19.32 µg/mg protein, respectively. Scanning electron microscopy indicated the spherical and organized shape of CPNP with a small size of 80 nm. The fluorescence quenching of CPNP-Cur confirmed the potential of Cur to bind to the tryptophane and tyrosine residues in CPNP. The structural properties of CPNP and CPNP-Cur were investigated using FTIR and X-ray diffraction. The antioxidant activity of samples, measured with the ABTS radical scavenging method, demonstrated that the antioxidant capacity of the aqueous solution of Cur was significantly enhanced through the encapsulation into CPNP. The steady release of Cur was observed in the simulated gastrointestinal tract, and the percentage of the cumulative release increased up to 29.2% after 4 h. Conclusions: Our findings suggest that CPNP was a suitable nanocarrier for Cur due to improved antioxidant activity and controlled release behavior. These results are valuable for the development of coconut protein nanoparticles to use as a novel nano-delivery system of bioactive components.
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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 | 0,000 | 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 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 ».