Povidone–Iodine-Based Polymeric Nanoparticles for Antibacterial Applications
Notice bibliographique
Résumé
As microbial contamination is becoming more and more serious, antibacterial agents play an important role in preventing and removing bacterial pathogens from microbial pollution in our daily life. To solve the issues with water solubility and antibacterial stability of PVP–I 2 (povidone–iodine) as a strong antibacterial agent, we successfully obtain hydrophobic povidone–iodine nanoparticles (povidone–iodine NPs) by a two-step method related to the advantage of nanotechnology. First, the synthesis of poly( N -vinyl-2-pyrrolidone- co -methyl methacrylate) nanoparticles, i.e., P(NVP-MMA) NPs, was controlled by tuning a feed ratio of NVP to MMA. Then, the products P(NVP-MMA) NPs were allowed to undergo a complexation reaction with iodine, resulting in the formation of a water-insoluble antibacterial material, povidone–iodine NPs. It is found that the feed ratio of NVP to MMA has an active effect on morphology, chemical composition, molecular weight, and hydrophilic–hydrophobic properties of the P(NVP-MMA) copolymer after some technologies, such as SEM, DLS, elemental analysis, 1 H NMR, GPC, and the contact angle test, were used in the characterizations. The antibacterial property of povidone–iodine NPs was investigated by using Escherichia coli ( E. coli ), Staphylococcus aureus (S. aureus ), and Pseudomonas aeruginosa ( P. aeruginosa ) as model bacteria with the colony count method. Interestingly, three products, such as glue, ink, and dye, after the incorporation of povidone–iodine NPs, show significant antibacterial properties. It is believed that, with the advantage of nanoscale morphology, the final povidone–iodine NPs should have great potential for utilization in various fields where antifouling and antibacterial properties are highly required.
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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 | 0,001 | 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 ».