Human saliva and model saliva at bulk to adsorbed phases\u202f-\u202fsimilarities and differences.

Abstract:
Human saliva, a seemingly simple aqueous fluid, is, in fact, an extraordinarily complex biocolloid that is not fully understood, despite many decades of study. Salivary lubrication is widely believed to be a signature of good oral health and is also crucial for speech, food oral processing and swallowing. However, saliva has been often neglected in food colloid research, primarily due to its high intra- to inter-individual variability and altering material properties upon collection and storage, when used as an ex vivo research material. In the last few decades, colloid scientists have attempted designing model (i.e. saliva mimicking fluid ) salivary formulations to understand saliva-food colloid interactions in an in vitro set up and its contribution on microstructural aspects, lubrication properties and sensory perception. In this Review, we critically examine the current state of knowledge on bulk and interfacial properties of model saliva in comparison to real human saliva and highlight how far such model salivary formulations can match the properties of real human saliva. Many, if not most, of these model saliva formulations share similarities with real human saliva in terms of biochemical compositions, including electrolytes, pH and concentrations of salivary proteins, such as α-amylase and highly glycosylated mucins. This, together with similarities between model and real saliva in terms of surface charge, has led to significant advancement in decoding various colloidal interactions (bridging, depletion) of charged emulsion droplets and associated sensory perception in the oral phase. However, model saliva represents significant dissimilarity to real saliva in terms of lubricating properties. Based on in-depth examination of properties of mucins derived from animal sources (e.g. pig gastric mucins (PGM) or bovine submaxillary mucin (BSM)), we can recommend that BSM is currently the most optimal commercially available mucin source when attempting to replicate saliva based on surface adsorption and lubrication properties. Even though purification via dialysis or chromatographic techniques may influence various physicochemical properties of BSM, such as structure and surface adsorption, the lubricating properties of model saliva formulations based on BSM are generally superior and more reliable than the PGM counterpart at orally relevant pH. Comparison of mucin-containing model saliva with ex vivo human salivary conditioning films suggests that mucin alone cannot replicate the lubricity of real human salivary pellicle. Mucin-based multi-layers containing mucin and oppositely charged polyelectrolytes may offer promising avenues in the future for engineering biomimetic salivary pellicle, however, this has not been explored in oral tribology experiments to date. Hence, there is a strong need for systematic studies with employment of model saliva formulations containing mucins with and without polycationic additives before a consensus on a standardized model salivary formulation can be achieved. Overall, this review provides the first comprehensive framework on simulating saliva for a particular bulk or surface property when doing food oral processing experiments.
Author Listing: Anwesha Sarkar;Feng Xu;Seunghwan Lee
Volume: 273
Pages: \n 102034\n
DOI: 10.1016/j.cis.2019.102034
Language: English
Journal: Advances in colloid and interface science

ADVANCES IN COLLOID AND INTERFACE SCIENCE

ADV COLLOID INTERFAC

影响因子:15.9 是否综述期刊:是 是否OA:否 是否预警:不在预警名单内 发行时间:1967 ISSN:0001-8686 发刊频率:Semimonthly 收录数据库:SCIE/Scopus收录 出版国家/地区:NETHERLANDS 出版社:Elsevier

期刊介绍

Review articles on any subject within the realm of colloid and interface science will be deemed appropriate for this journal. The subject matter should be treated in depth as a critical review of the current state of the subject area, including an informed opinion of the author on the topic. The manuscript should compare and contrast the ideas in the reviewed literature; and deal with the limitation of the ideas discussed. As such the articles in this journal are normally authored by the recognized experts.

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年发文量 145
国人发稿量 57
国人发文占比 39.31%
自引率 1.3%
平均录取率 较难81%
平均审稿周期 较慢,6-12周
版面费 US$4850
偏重研究方向 化学-物理化学
期刊官网 http://www.elsevier.com/wps/find/journaldescription.cws_home/500842/description#description
投稿链接 https://www.editorialmanager.com/ADVCIS

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WOS期刊SCI分区是指SCI官方(Web of Science)为每个学科内的期刊按照IF数值排 序,将期刊按照四等分的方法划分的Q1-Q4等级,Q1代表质量最高,即常说的1区期刊。
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关于2019年中科院分区升级版(试行)

分区表升级版(试行)旨在解决期刊学科体系划分与学科发展以及融合趋势的不相容问题。由于学科交叉在当代科研活动的趋势愈发显著,学科体系构建容易引发争议。为了打破学科体系给期刊评价带来的桎梏,“升级版方案”首先构建了论文层级的主题体系,然后分别计算每篇论文在所属主题的影响力,最后汇总各期刊每篇论文分值,得到“期刊超越指数”,作为分区依据。

分区表升级版(试行)的优势:一是论文层级的主题体系既能体现学科交叉特点,又可以精准揭示期刊载文的多学科性;二是采用“期刊超越指数”替代影响因子指标,解决了影响因子数学性质缺陷对评价结果的干扰。整体而言,分区表升级版(试行)突破了期刊评价中学科体系构建、评价指标选择等瓶颈问题,能够更为全面地揭示学术期刊的影响力,为科研评价“去四唯”提供解决思路。相关研究成果经过国际同行的认可,已经发表在科学计量学领域国际重要期刊。

《2019年中国科学院文献情报中心期刊分区表升级版(试行)》首次将社会科学引文数据库(SSCI)期刊纳入到分区评估中。升级版分区表(试行)设置了包括自然科学和社会科学在内的18个大类学科。基础版和升级版(试行)将过渡共存三年时间,推测在此期间各大高校和科研院所仍可能会以基础版为考核参考标准。 提示:中科院分区官方微信公众号“fenqubiao”仅提供基础版数据查询,暂无升级版数据,请注意区分。

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