Development and Evaluation of Microcapsules Containing Combined Extracts of Bay, Cherry, and Green Betel Leaves as Natural Antioxidants
Notice bibliographique
Résumé
Bay leaf (Syzygium polyanthum), cherry leaf (Muntingia calabura), and green betel leaf (Piper betle) contain phenolic and flavonoid compounds with antioxidant potential, but their utilization is limited by physicochemical instability. This study aimed to develop microcapsules containing a combined extract of these three leaves and to evaluate their physicochemical properties and in vitro antioxidant activity as an initial formulation feasibility study. Each extract was prepared by maceration using 96% ethanol, yielding 11.42–15.86%, and combined in a 1:1:1 (w/w/w) ratio prior to microencapsulation. Microcapsules were produced using a fluidized bed dryer with lactose as the core material and polyvinyl alcohol (PVA) as the coating polymer. Physicochemical characterization included moisture content, flow rate, angle of repose, compressibility index, dissolution time, particle size, and surface morphology. Antioxidant activity was assessed using DPPH and CUPRAC assays, with IC₅₀ values calculated from triplicate measurements. The coating process increased mean particle size from 636.2 µm to 728.0 µm and prolonged dissolution time from 2.14 to 3.55 minutes, indicating coating layer formation. Among the individual extracts, cherry leaf extract showed the strongest antioxidant activity. The microcapsules exhibited antioxidant activity within the same order of magnitude as the combined extract under initial, non-stressed testing conditions. These results demonstrate the feasibility of formulating combined plant extracts into microcapsules with acceptable physical properties, while further stability and comparative studies are required to support antioxidant preservation and potential applications.
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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 ».