Antimicrobial Properties of Graphene Oxide Nanosheets: Why Size Matters
Notice bibliographique
Résumé
Graphene oxide (GO) is a promising material for the development of antimicrobial surfaces due to its contact-based antimicrobial activity. However, the relationship between GO physicochemical properties and its antimicrobial activity has yet to be elucidated. In this study, we investigated the size-dependency of GO antimicrobial activity using the Gram-negative bacteria Escherichia coli. GO suspensions of average sheet area ranging from 0.01 to 0.65 μm(2) were produced and their antimicrobial activity evaluated in cell suspensions or as a model GO surface coating. The antimicrobial activity of GO surface coatings increased 4-fold when GO sheet area decreased from 0.65 to 0.01 μm(2). The higher antimicrobial effect of smaller GO sheets is attributed to oxidative mechanisms associated with the higher defect density of smaller sheets. In contrast, in suspension assays, GO interacted with bacteria in a cell entrapment mechanism; in this case, the antimicrobial effect of GO increased with increasing sheet area, with apparent complete inactivation observed for the 0.65 μm(2) sheets after a 3 h exposure. However, cell inactivation by GO entrapment was reversible and all initially viable cells could be recovered when separated from GO sheets by sonication. These findings provide useful guidelines for future development of graphene-based antimicrobial surface coatings, where smaller sheet sizes can increase the antimicrobial activity of the material. Our study further emphasizes the importance of an accurate assessment of the antimicrobial effect of nanomaterials when used for antimicrobial surface design.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».