Pickering Emulsions Based on Polysaccharides and Biocompatible Particles: A Review of Bio Application, Stabilization and Application
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pickering emulsions (PEs), stabilized by solid particles rather than traditional surfactants, are gaining significant attention due to their superior stability, biocompatibility, and reduced toxicity. This review provides a comprehensive overview of PEs stabilized by Abstract- polysaccharides and other biocompatible particles, focusing on their formation, stabilization mechanisms, and diverse applications. We explore various methods for PE preparation, including rotor-stator homogenization, high-pressure homogenization, and probe sonication. The critical role of particle characteristics—such as size, wettability, surface charge, and concentration—in dictating emulsion type (O/W or W/O) and stability is examined. The review highlights the use of a wide range of natural biopolymers, including cellulose derivatives (nanocrystals and nanofibrils), chitosan, starch, and proteins like zein, as effective stabilizers. Furthermore, it delves into the expanding applications of these biocompatible PEs in the food industry for active packaging and delivery of bioactive compounds, in pharmaceuticals for topical and transdermal drug delivery, and in cosmetics. While PEs offer considerable advantages, challenges related to production scalability, regulatory approval (e.g., GRAS status for nanocellulose), and long-term performance remain. Future research should focus on optimizing particle modification, exploring novel biopolymer sources, and conducting thorough in vivo studies to fully realize the potential of these advanced colloidal systems
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».