In Situ Ag-MOF Growth on Pre-Grafted Zwitterions Imparts Outstanding Antifouling Properties to Forward Osmosis Membranes
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide In this study, a polyamide forward osmosis membrane was functionalized with zwitterions followed by the in situ growth of metal–organic frameworks with silver as a metal core (Ag-MOFs) to improve its antibacterial and antifouling activity. First, 3-bromopropionic acid was grafted onto the membrane surface after its activation with N, N -diethylethylenediamine. Then, the in situ growth of Ag-MOFs was achieved by a simple membrane immersion sequentially in a silver nitrate solution and in a ligand solution (2-methylimidazole), exploiting the underlying zwitterions as binding sites for the metal. The successful membrane functionalization and the enhanced surface wettability were verified through an array of characterization techniques. When evaluated in forward osmosis tests, the modified membranes exhibited high performance and improved permeability compared to pristine membranes. Static antibacterial experiments, evaluated by confocal microscopy and colony-forming unit plate count, resulted in a 77% increase in the bacterial inhibition rate due to the activity of the Ag-MOFs. Microscopy micrographs of the Escherichia coli bacteria suggested the deterioration of the biological cells. The antifouling properties of the functionalized membranes translated into a significantly lower flux decline in forward osmosis filtrations. These modified surfaces displayed negligible depletion of silver ions over 30 days, confirming the stable immobilization of Ag-MOFs on their surface.
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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 ».