High gravity-assisted green synthesis of ZnO nanoparticles via Allium ursinum: Conjoining nanochemistry to neuroscience
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study aims to investigate the synthesis of ZnO nanoparticles (NPs) using high-gravity technique and mediated by novel Allium ursinum leaves’ extract, which is derived for the first time. The synthesized NPs were fully characterized, and the potential biological activities were evaluated in the context of neuroscience. The size of the nanoparticles was found in range of 20 to 60 nm’s, with a considerable size distribution of 30 nm; and their morphology are semi-spherical. More specifically the potential antibacterial activity against gram positive (S. aureus) and gram negative (E. coli) bacteria were screened. To the best of our knowledge, this study could be considered as the first investigation in the world, and the first comprehensive study on synthesizing ZnO NPs using high-gravity technique mediated by this plant extract. The experimental results were found to be very promising to the nano-chemistry, green chemistry and also the applied neuroscience. In addition, the mentioned green synthesis procedure leads to the formation of NPs with considerable antibacterial, cellular proliferation and mitochondrial membrane potential as well as minimum apoptosis index and acceptable relative cell viability that are all independent with the morphology and texture of the media of these NPs. The green synthesized nanoparticles showed considerable antioxidant activity in comparison with the standard drug, more than 80%, and low cytotoxicity, more than 60% cellular viability in most of the concentrations, as well as proliferation inhibition of up to 84% in the maximum concentration. Along with those results, the mitochondrial membrane potential showed also promising absorption of over 1.6. Furthermore, the antioxidant activity of the green synthesized ZnO NPs was recorded above 82% which is greater than the standard BHT as well as the leaf extract
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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 ».