Molecular-Based Identification of Actinomycetes Species That Synthesize Antibacterial Silver Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Infectious diseases caused by antibiotic-resistant bacteria lead to a considerable increase in human morbidity and mortality globally. This requires to search potential actinomycete isolates from undiscovered habitats as a source of effective bioactive metabolites and to synthesis metabolite-mediated antibacterial silver nanoparticles (AgNPs). The main purpose of the present study was to identify actinomycetes isolated from Thika waste dump soils that produce bioactive metabolites to synthesize antibacterial AgNPs. The synthesis of metabolite-mediated AgNP was confirmed with visual detection and a UV-vis spectrophotometer, whereas the functional groups involved in AgNP synthesis were identified using a FTIR spectrophotometer. The antibacterial activity of the metabolite-mediated AgNPs was tested by a well diffusion assay. Identification of actinomycete isolates involved in the synthesis of antibacterial AgNPs was done based on 16S rRNA gene sequence analysis. The visual detection showed that dark salmon and pale golden color change was observed due to the formation of AgNPs by KDT32 and KGT32 metabolites, respectively. The synthesis was confirmed by a characteristic UV spectra peak at 415.5 nm for KDT32-AgNP and 416 nm for KGT32-AgNP. The FTIR spectra revealed that OH, C=C, and S-S functional groups were involved in the synthesis of KDT32-AgNP, whereas OH, C=C, and C-H were involved in the formation of KGT32-AgNP. The inhibition zone results revealed that KDT32-AgNP showed 22.0 ± 1.4 mm and 19.0 ± 1.4 mm against Escherichia coli and Salmonella typhi, whereas KGT32-AgNP showed 21.5 ± 0.7 mm and 17.0 ± 0.0 mm, respectively. KDT32 and KGT32 isolates were identified as genus Streptomyces and their 16S rRNA gene sequences were deposited in the GenBank database with MH301089 and MH301090 accession numbers, respectively. Due to the bactericidal activity of synthesized AgNPs, KDT32 and KGT32 isolates can be used in biomedical applications.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».