Development of Optimized <i>Origanum vulgare</i> L. Essential Oil-Loaded Chitosan/Gum Arabic Nanocapsules by Complex Coacervation
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Oregano essential oil (OEO), rich in carvacrol and thymol, has bioactive properties but is prone to degradation due to its volatile nature. Nanoencapsulation by complex coacervation, using chitosan (CHI) and gum arabic acid (GA), emerges as an alternative to increase its stability in food matrices. This study investigated the influence of the CHI/GA mass ratio on the formation of OEO-containing nanocapsules and quantified the encapsulated carvacrol using validated GC–MS. A Box–Behnken experimental design optimized the OEO concentration, CHI/GA ratio, and amount of Tween 80. Physicochemical properties such as the diameter, PdI, and zeta potential were evaluated. Morphology was analyzed by SEM and AFM, and thermal stability by TGA and DSC. Stability was monitored for 120 days at 4 °C, 25 °C, and 40 °C. The optimized formulation (470 mg of OEO, 659 mg of CHI/GA 1:5, and 13 mg of Tween) resulted in nanocapsules with a diameter of 323 ± 22 nm, a PdI of 0.20 ± 0.02, and a zeta potential of +15.8 ± 0.8 mV. FTIR analysis confirmed electrostatic interactions between CHI and GA. GC–MS identified 24 constituents in the OEO, with carvacrol as the main compound (78.8%). The validated method showed an R 2 of 0.9976, proving to be specific, precise, and accurate. The encapsulation efficiency was 95% ± 0.7, indicating that the technique preserved the oil’s composition and concentration. The nanocapsules maintained stability under different temperatures with confirmed structural integrity. It is concluded that nanoencapsulation via complex coacervation, combined with experimental design, allows for the production of stable and effective nanocapsules for the delivery of lipophilic bioactive compounds. The validated analytical method reinforces the system’s applicability in future research and the development of functional products.
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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 | 0,001 |
| 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 ».