Antimicrobial Nanomaterials and Coatings: Current Mechanisms and Future Perspectives to Control the Spread of Viruses Including SARS-CoV-2
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The global COVID-19 pandemic has attracted considerable attention toward innovative methods and technologies for suppressing the spread of viruses. Transmission via contaminated surfaces has been recognized as an important route for spreading SARS-CoV-2. Although significant efforts have been made to develop antibacterial surface coatings, the literature remains scarce for a systematic study on broad-range antiviral coatings. Here, we aim to provide a comprehensive overview of the antiviral materials and coatings that could be implemented for suppressing the spread of SARS-CoV-2 via contaminated surfaces. We discuss the mechanism of operation and effectivity of several types of inorganic and organic materials, in the bulk and nanomaterial form, and assess the possibility of implementing these as antiviral coatings. Toxicity and environmental concerns are also discussed for the presented approaches. Finally, we present future perspectives with regards to emerging antimicrobial technologies such as omniphobic surfaces and assess their potential in suppressing surface-mediated virus transfer. Although some of these emerging technologies have not yet been tested directly as antiviral coatings, they hold great potential for designing the next generation of antiviral surfaces.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».