Preparation and Characterization of Antibacterial Films with Eggshell-Membrane Biopolymers Incorporated with Chitosan and Plant Extracts
Notice bibliographique
Résumé
A series of films containing chitosan (CS), eggshell membrane (ESM), soluble eggshell membrane (SEP), and plant extracts from Thymus vulgaris and Origanum valgare were prepared with varying concentrations and compositions. These novel films were characterized extensively with respect to film thickness and uniformity, solution absorption, degradation, microenvironmental pH, and antibacterial properties. All the films were flexible with appropriate mechanical stability. After 48 h of soaking in a lysozyme solution, all the films degraded 64 ± 4%, which would be expected to allow for the release of the plant extracts. The plant extracts on their own showed a pH of approximately 4, with the blended films having microenvironmental pHs from approximately 6.4–7.0, which would be expected to promote wound healing. A CS-ESM-SEP film with 5% of each plant extract inhibited almost all E. coli growth in liquid cultures and had no detriments to fluid absorption. Fluid absorption was approximately 100–150% by weight for all the films. The incorporation of SEP and plant extracts to a CS-ESM film provides a promising and novel method for the incorporation of SEP and antibacterial agents in a film with no detriment to wound fluid absorption or film degradation.
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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) | 0,001 | 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 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 ».