Morphology-Controlled Synthesis of ZnO Nanostructures for Caffeine Degradation and Escherichia coli Inactivation in Water
Notice bibliographique
Résumé
Photocatalytic and antibacterial activity of nanoparticles are strongly governed by their morphology. By varying the type of solvent used, one can obtain different shapes of ZnO nanoparticles and tune the amount of reactive oxygen species (ROS) and metal ion (Zn2+) generation, which in turn dictates their activity. ZnO nanostructures were fabricated via facile wet chemical method by varying the type of solvents. Solar light assisted photocatalytic degradation of caffeine and antibacterial activity against E. coli were examined in presence ZnO nanostructures. In addition to an elaborate nanoparticle characterization, adsorption and kinetic experiments were performed to determine the ability of nanostructures to degrade caffeine. Zone of inhibition, time kill assay and electron microscopy imaging were carried out to assess the antibacterial activity. Experimental findings indicate that ZnO nanospheres generated maximum ROS and Zn2+ ions followed by ZnO nanopetals and ZnO nanorods. As a result, ZnO nanospheres exhibited highest degradation of caffeine as well as killing of E. coli. While ROS is mainly responsible for the photocatalytic activity of nanostructures, their antibacterial activity is mostly due to the combination of ROS, metal ion, physical attrition and cell internalization.
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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 ».