Characterization and in vitro antitumor, antibacterial and antifungal activities of green synthesized silver nanoparticles using cell extract of Nostoc sp. strain HKAR-2
Notice bibliographique
Résumé
In the present study we have made an attempt to develop an eco-friendly, cheap and convenient biological (green) method for the synthesis of silver nanoparticles (AgNPs) using the cell extract of the cyanobacterium Nostoc sp.strain HKAR-2.Their anticancerous, antifungal and antibacterial properties were also studied against MCF-7 cells, two fungal strains (Aspergillus niger and Trichoderma harzianum) and two plant bacterial strains (Ralstonia solanacearum and Xanthomonas campestris), respectively.The structural, morphological and optical properties of green synthesized AgNPs were determined by UV-VIS spectroscopy, Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy, X-ray diffraction, transmission electron microscopy selected area electron diffraction (TEM-SAED) and scanning electron microscopy (SEM).Spectroscopic analysis showed the peak at 419 nm due to the reduction of AgNO3 into silver ion by cyanobacterial extract indicating surface plasmon resonance (SPR) of the synthesized AgNPs.The XRD pattern of AgNPs showed the characteristic Bragg peaks at (111), ( 200), ( 220) and (311) facets of the face centre cubic (fcc) confirming their crystalline nature.FTIR analysis revealed that proteins and amino acids are responsible for the reduction of AgNO3 into Ag + as well as for the stability of nanoparticles.Zeta potential confirmed that the charge on the nanoparticles is 1.80 mV which indicates the presence of stable nanoparticles.The results of SEM and TEM confirmed the large agglomerated shape of AgNPs with size ranging between 51-100 nm.The AgNPs showed a dose-dependent cytotoxic activity against human breast cancer MCF-7 cells with IC50 of 27.5 µg/ml.They also exhibited excellent antibacterial and antifungal activities.
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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 ».