Effective control of biofilms by photothermal therapy using a gold nanorod hydrogel
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Biofilms are matrices synthesized by bacteria containing polysaccharides, DNA, and proteins. The development of biofilms in infectious processes can induce a chronic inflammatory response that may progress to the destruction of tissues. The treatment of biofilms is difficult because they serve as a bacterial mechanism of defense and high doses of antibiotics are necessary to treat these infections with limited positive results. It has been demonstrated that photothermal therapy using gold nanorods (AuNRs) is an attractive treatment because of its anti-biofilm activity. The purpose of this work was to generate a novel chitosan-based hydrogel embedded with AuNRs to evaluate its anti-biofilm activity. AuNRs were synthesized by the seed-mediated growth method and mixed with the chitosan-based hydrogel. Hydrogels were characterized and tested against two bacterial strains by irradiating the produced biofilm in the presence of the nanoformulation with a laser adjusted at the near infrared spectrum. In addition, the safety of the nanoformulation was assessed with normal human gingival fibroblasts. Results showed that a significant bacterial killing was measured when biofilms were exposed to an increase of 10°C for a short time of 2 min. Moreover, no cytotoxicity was measured when normal gingival fibroblasts were exposed to the nanoformulation using the bactericidal conditions. The development of the reported formulation can be used as a direct application to treat periodontal diseases or biofilm-produced bacteria that colonize the oral cavity.
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.
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 | 0,011 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découle