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Enregistrement W4206351656 · doi:10.3390/polym14030383

Preparation and Characterization of Antibacterial Films with Eggshell-Membrane Biopolymers Incorporated with Chitosan and Plant Extracts

2022· article· en· W4206351656 sur OpenAlexaff
Brian Cameron Wooding Webb, Steven P. Rafferty, Andrew J. Vreugdenhil

Notice bibliographique

RevuePolymers · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanocomposite Films for Food Packaging
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEggshell membraneChitosanAbsorption (acoustics)MembraneLysozymeAntibacterial activityNuclear chemistryMaterials scienceChromatographyAbsorption of waterChemical engineeringChemistryBacteriaOrganic chemistryBiochemistryComposite materialBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,628

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 savante0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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