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Enregistrement W1999706494 · doi:10.1088/0957-4484/24/39/395706

Surface activation of graphene oxide nanosheets by ultraviolet irradiation for highly efficient anti-bacterials

2013· article· en· W1999706494 sur OpenAlexaff
Murugan Veerapandian, Linghe Zhang, Karthikeyan Krishnamoorthy, Kyusik Yun

Notice bibliographique

RevueNanotechnology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGraphene and Nanomaterials Applications
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceGrapheneOxideUltravioletIrradiationUltraviolet irradiationNanotechnologyOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A comprehensive investigation of anti-bacterial properties of graphene oxide (GO) and ultraviolet (UV) irradiated GO nanosheets was carried out. Microscopic characterization revealed that the GO nanosheet-like structures had wavy features and wrinkles or thin grooves. Fundamental surface chemical states of GO nanosheets (before and after UV irradiation) were investigated using x-ray photoelectron spectroscopy and ultraviolet photoelectron spectroscopy. Minimum inhibitory concentration (MIC) results revealed that UV irradiated GO nanosheets have more pronounced anti-bacterial behavior than GO nanosheets and standard antibiotic, kanamycin. The MIC of UV irradiated GO nanosheets was 0.125 μg ml⁻¹ for Escherichia coli and Salmonella typhimurium, 0.25 μg ml⁻¹ for Bacillus subtilis and 0.5 μg ml⁻¹ for Enterococcus faecalis, ensuring its potential as an anti-infective agent for controlling the growth of pathogenic bacteria. The minimum bactericidal concentration of normal GO nanosheets was determined to be two-fold higher than its corresponding MIC value, indicating promising bactericidal activity. The mechanism of anti-bacterial action was evaluated by measuring the enzymatic activity of β-D-galactosidase for the hydrolysis of o-nitrophenol-β-D-galactopyranoside.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,192 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations76
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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