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Enregistrement W2942659903 · doi:10.1002/smll.201900669

Mesoporous Silica‐Based Materials with Bactericidal Properties

2019· review· en· W2942659903 sur OpenAlexaff
Andrea Bernardos, Elena Piacenza, Félix Sancenón, Mehrdad Hamidi, Aziz Maleki, Raymond J. Turner, Ramón Martínez‐Máñez

Notice bibliographique

RevueSmall · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMesoporous Materials and Catalysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesGeneralitat Valenciana
Mots-clésMesoporous silicaMaterials scienceMesoporous materialChemical engineeringNanotechnologyChemistryOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bacterial infections are the main cause of chronic infections and even mortality. In fact, due to extensive use of antibiotics and, then, emergence of antibiotic resistance, treatment of such infections by conventional antibiotics has become a major concern worldwide. One of the promising strategies to treat infection diseases is the use of nanomaterials. Among them, mesoporous silica materials (MSMs) have attracted burgeoning attention due to high surface area, tunable pore/particle size, and easy surface functionalization. This review discusses how one can exploit capacities of MSMs to design and fabricate multifunctional/controllable drug delivery systems (DDSs) to combat bacterial infections. At first, the emergency of bacterial and biofilm resistance toward conventional antimicrobials is described and then how nanoparticles exert their toxic effects upon pathogenic cells is discussed. Next, the main aspects of MSMs (e.g., physicochemical properties, multifunctionality, and biosafety) which one should consider in the design of MSM-based DDSs against bacterial infections are introduced. Finally, a comprehensive analysis of all the papers published dealing with the use of MSMs for delivery of antibacterial chemicals (antimicrobial agents functionalized/adsorbed on mesoporous silica (MS), MS-loaded with antimicrobial agents, gated MS-loaded with antimicrobial agents, MS with metal-based nanoparticles, and MS-loaded with metal ions) is provided.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,181 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations183
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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