Naturally Occurring Exopolysaccharide Nanoparticles: Formation Process and Their Application in Glutathione Detection
Notice bibliographique
Résumé
Naturally occurring nanoscale exopolysaccharide (EPS) has attracted much attention in recent years. In this research, we obtained a new kind of naturally occurring spherical EPS nanoparticles (EPS-R503) from Lactobacillus plantarum R503. The secretion, self-assembly process, morphological structure, and surface characteristics of the as-prepared nanoparticles were comprehensively revealed with transmission electron microscopy (TEM) and atomic force microscope (AFM) for the first time. It was found that the EPS-R503 nanoparticles consist of negatively charged heteropolysaccharide composed of mannose, glucose, galactose, and glucuronide with several functional groups including −OH, −COOH, and −NH 2 . When different solvents were used to treat the EPS-R503 nanoparticles, the morphological structure and surface properties could be changed or manipulated. The forming mechanism of EPS-R503 was elucidated based on the aggregation processes from a fundamental point of view. Furthermore, EPS-R503 can serve as reducing and stabilizing agents for the biosynthesis of manganese dioxide nanosheets (MnO 2 NSs), leading to EPS-MnO 2 nanocomposite. The as-prepared nanocomposites can absorb fluorescein (FL) to form EPS-MnO 2 -FL, which can be used to detect glutathione (GSH) with a low limit of detection (0.16 μM) and a wide detection range from 0.05 to 4 mM. The excellent biocompatibility of EPS-MnO 2 -FL endows the feasibility of in vivo detection of GSH as well. Overall, the findings from this work not only benefit the exploitation of naturally occurring EPS nanomaterials but also provide a novel strategy for the green synthesis of metal-containing nanosheets for GSH detection.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».