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Enregistrement W3161891267 · doi:10.32732/ase.2021.13.1.1

Synthesis of Antibacterial Coating Using Chitosan, Polyethylene Glycol and Silver Nanoparticles and Investigation of Their Antibacterial Properties

2021· article· en· W3161891267 sur OpenAlexaff
Saba Qureyshi, Zaman Sajid

Notice bibliographique

RevueAdvances in Sciences and Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanocomposite Films for Food Packaging
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChitosanPolyethylene glycolCoatingSilver nanoparticleAntibacterial activityMaterials scienceNanoparticleAcinetobacter baumanniiNuclear chemistryAntibacterial agentPseudomonas aeruginosaChemistryNanotechnologyBacteriaOrganic chemistryAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chitosan/ Polyethylene glycol and silver nanoparticles based antibacterial coating has been synthesized and applied to cotton cloth using sonochemical technique. In addition to the synthesis of nanoparticles using Pyrus seed extract (Green synthesis), Chitosan and PEG compound has also been used to develop the coating in this research. The coating obtained with this compound possesses good antibacterial properties and results. The study shows that the coated fabrics and silver nanoparticles show highly potent antibacterial activity towards gram negative and gram-positive bacteria. A comparison of coating with single and multiple components is studied; specifically, a comparison of pure chitosan and polyethylene glycol coating with their blend is studied. Agar plate test is performed against pseudomonas aeruginosa, Acinetobacter baumannii and methicillin-resistant staphylococcus aureus (MRSA), and the proposed process is helpful in healthcare industry and specified 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,382

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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