Biochemical changes in cyanobacteria during the synthesis of silver nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
The methods of synthesis of silver (Ag) nanoparticles by the cyanobacteria Spirulina platensis and Nostoc linckia were studied. A complex of biochemical, spectral, and analytical methods was used to characterize biomass and to assess changes in the main components of biomass (proteins, lipids, carbohydrates, and phycobilin) during nanoparticle formation. The size and shape of Ag nanoparticles in the biomass of both types of cyanobacteria were determined. Neutron activation analysis was used to study the accumulation dynamics of the Ag quantity. The analytical results suggest that the major reduction of Ag concentration in solutions and the increase in biomass occur within the first 24 h of experiments. While in this time interval minor changes in the N. linckia and S. platensis biomass took place, a significant reduction of the levels of proteins, carbohydrates, and phycobiliproteins in both cultures and of lipids in S. platensis was observed after 48 h. At the same time, the antiradical activity of the biomass decreased. The obtained results show the necessity of determining the optimal conditions of the interaction between the biomass and the solution containing Ag ions that would allow nanoparticle formation without biomass degradation at the time of Ag nanoparticle formation by the studied cyanobacteria.
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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 ».