Exceptional antibacterial and cytotoxic potency of monodisperse greener AgNPs prepared under optimized pH and temperature
Notice bibliographique
Résumé
In the present work, silver nanoparticles were prepared by using the extract of Camellia Sinensis. The extract contains phytochemicals which are mainly polyphenols acting as the natural reducing and stabilizing agents leading to the formation of uniformly dispersed and stabilized silver nanoparticles. The synthesis of silver nanoparticles was significantly influenced by the impact of the pH, as well as temperature conditions. It was found that at pH 5 and 25 °C, nanoparticles of different morphologies (spherical, polygonal, capsule) and sizes were formed. However, with the increase in temperature from 25 °C to 65 °C but at the same pH, these particles started attaining the spherical shape of different sizes owing to an increase in the reduction rate. Furthermore, for the reaction of the mixture at 65 °C, an increase in pH from 5 to 11 led to an increase in the monodispersity of spherically shaped nanoparticles, attributed to the hydroxide ions facilitated reduction. The prepared nanoparticles were investigated for their antibacterial activity using Nathan's Agar Well-Diffusion method. It was found that AgNPs prepared at pH 9 and 65 °C demonstrated strong antibacterial activity against gram-negative Escherichia coli in contrast to gram-positive Staphylococcus aureus. In reference to the cytotoxic potency, the prepared AgNPs showed clear cytotoxicity for HeLa cells and showcased a close relationship between activity and concentration as evidenced by the decrease in the percentage (100 to 30%) of metabolically active cells up to 25 µM-75 µM concentration of silver nanoparticles.
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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 | 0,001 | 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 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 ».