Design and characterization of monolaurin loaded electrospun shellac nanofibers with antimicrobial activity
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to elucidate the optimized fabrication factors influencing the formation and properties of shellac (SHL) nanofibers loaded with an antimicrobial monolaurin (ML). The main and interaction effects of formulation and process parameters including SHL content (35%–40% w/w), ML content (1%–3% w/w), applied voltage (9–27 kV) and flow rate (0.4–1.2 ml/h) on the characteristic of nanofibers were investigated through a total of 19 experiments based on a full factorial design with three replicated center points. As a result, the SHL content was the major parameter affecting fiber diameter. Another response result revealed that the SHL content would be also the most significant negative impact on amount of beads. An increase in the concentration of SHL leaded to a reduction in the amount of beads. From the results of characterization study, it was proved that ML might be entrapped between the chains of SHL during the electrospinning process exhibiting an excellent encapsulation. According to the response surface area, small (~488 nm) and beadless (~0.48) fibers were obtained with the SHL and ML contents of 37.5% and 1.1% w/w respectively, at the applied voltage of 18 kV and the flow rate of 0.8 ml/h. In addition, the results of the kill-kinetic studies showed that SHL nanofibers loaded with ML exhibited an excellent antibacterial activity against Staphylococcus aureus, while Escherichia coli was less affected due to the hydrophilic structure of the its outer membrane. ML also exerted an antifungal activity by reducing the number of Candida albicans colonies. Based on their structural and antimicrobial properties, SHL nanofibers containing ML could be potentially used as a medicated dressing for wound treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».