Metal Nanoparticle–Microbe Interactions: Synthesis and Antimicrobial Effects
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Metal nanoparticles (NPs), chalcogenides, and carbon quantum dots can be easily synthesized from whole microorganisms (fungi and bacteria) and cell‐free sterile filtered spent medium. The particle size distribution and the biosynthesis time can be somewhat controlled through the biomass/metal solution ratio. The biosynthetic mechanism can be explained through the ion‐reduction theory and UV photoconversion theory. Formation of biosynthetic NPs is part of the detoxification strategy employed by microorganisms, either in planktonic or biofilm form, to reduce the chemical toxicity of metal ions. In fact, most reports on NP biosynthesis show extracellular metal ion reduction. This is important for environmental and industrial applications, particularly in biofilms, as it allows in principle high biosynthetic rates. The antimicrobial and antifungal effect on biosynthetic NPs can be explained in terms of reactive oxygen species and can be enhanced by the capping agents attached to the NP during the biosynthesis process. Industrial applications of NP biosynthesis are still lagging, due to the difficulty of controlling NP size and low titer. Further, the environmental assessment of biosynthetic NPs has not yet been carried out. It is expected that further advancements in biosynthetic NP research will lead to applications, particularly in environmental biotechnology.
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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 ».