Design, Characterization and Evaluation of Metallic Nano Biocomposites of Neomycin
Notice bibliographique
Résumé
Neomycin is formulated into nanoparticles in order to increase the therapeutic efficacy, decrease the dose of drug and to decrease the topical dose related toxic effects. The present study was aimed at the preparation of zinc nanoparticles (ZN), chitosan nanoparticles (CN), zinc neomycin nanoparticles (ZNN) and zinc chitosan neomycin nanoparticles (ZCNN) in order to compare their antibacterial activity. Nanoparticles were prepared by subjecting the nano suspension containing the specified ingredients to stirring at 40oC for 4-5 h. The prepared nanoparticles were evaluated for particle size and surface morphology by Transmission Electron Microscopy (TEM), mean particle size and particle size distribution by DLS, percentage yield, loading efficiency, in vitro drug release by diffusion technique and agar cup plate method. TEM microphotographs and zeta sizer analysis revealed that the prepared nanoparticles were in the nanometric range, the particle size and particle size range of ZCNN was less compared to ZNN indicated more surface area of ZCNN. Among all the nanoparticles prepared, percentage yield, loading efficiency, in vitro drug release and zone of inhibition was found to be more for ZCNN. Thus, the results suggested that ZCNN act as promising drug delivery systems with better in vitro characteristics compared to other nanoparticles with increased therapeutic activity of neomycin.
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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 ».