Antibacterial Activity of TiO2- and ZnO-Decorated with Silver Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
This work emphasizes the use of the silver decorative method to enhance the antibacterial activity of TiO2 and ZnO nanoparticles. These silver-decorated nanoparticles (hybrid nanoparticles) were synthesized using sodium borohydride as a reducing agent, with the weight ratio of Ag precursors/oxide nanoparticles = 1:30. The morphology and optical properties of these hybrid nanoparticles were investigated using transmission electron microscopy (TEM), X-ray diffraction (XRD) patterns, and UV-Vis spectroscopy. The agar-well diffusion method was used to evaluate their antibacterial activity against both Staphylococcus aureus and Escherichia coli bacteria, with or without light irradiation. The TEM images indicated clearly that silver nanoparticles (AgNPs, 5–10 nm) were well deposited on the surface of nano-TiO2 particles (30–60 nm). In addition to this, bigger AgNPs (<20 nm) were dispersed on the surface of nano-ZnO particles (30–50 nm). XRD patterns confirmed the presence of AgNPs in both Ag-decorated TiO2 and Ag-decorated ZnO nanoparticles. UV-Vis spectra confirmed that the hybridization of Ag and oxide nanoparticles led to a shift in the absorption edge of oxide nanoparticles to the lower energy region (visible region). The antibacterial tests indicated that both oxide pure nanoparticles did not exhibit inhibitory effects against bacteria, with or without light irradiation. However, the presence of AgNPs in their hybrids, even at low content (<40 mg/mL), leads to a good antibacterial activity, and higher inhibition zones under light irradiation as compared to those in dark were observed.
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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) | 0,001 | 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 ».