Construction of Alizarin Conjugated Graphene Oxide Composites for Inhibition of Candida albicans Biofilms
Notice bibliographique
Résumé
Biofilm inhibition using nanoparticle-based drug carriers has emerged as a noninvasive strategy to eradicate microbial contaminants such as fungus Candida albicans. In this study, one-step adsorption strategy was utilized to conjugate alizarin (AZ) on graphene oxide (GO) and characterized by ultraviolet-visible spectroscopy (UV-Vis), attenuated total reflectance Fourier transform infrared spectroscopy (ATR-FTIR), X-ray powder diffraction (XRD), dynamic light-scattering (DLS), and transmission electron microscopy (TEM). Crystal violet assay was performed to evaluate the antibiofilm efficacy of GO-AZs against C. albicans. Different characterizations disclosed the loading of AZ onto GO. Interestingly, TEM images indicated the abundant loading of AZ by producing a unique inward rolling of GO-AZ sheets as compared to GO. When compared to the nontreatment, GO-AZ at 10 µg/mL significantly reduced biofilm formation to 96% almost equal to the amount of AZ (95%). It appears that the biofilm inhibition is due to the hyphal inhibition of C. albicans. The GO is an interesting nanocarrier for loading AZ and could be applied as a novel antibiofilm agent against various microorganisms including C. albicans.
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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) | 0,000 | 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 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 ».