Zinc associated nanomaterials and their intervention in emerging respiratory viruses: Journey to the field of biomedicine and biomaterials
Notice bibliographique
Résumé
Respiratory viruses represent a severe public health risk worldwide, and the research contribution to tackle the current pandemic caused by the SARS-CoV-2 is one of the main targets among the scientific community. In this regard, experts from different fields have gathered to confront this catastrophic pandemic. This review illustrates how nanotechnology intervention could be valuable in solving this difficult situation, and the state of the art of Zn-based nanostructures are discussed in detail. For virus detection, learning from the experience of other respiratory viruses such as influenza, the potential use of Zn nanomaterials as suitable sensing platforms to recognize the S1 spike protein in SARS-CoV-2 are shown. Furthermore, a discussion about the antiviral mechanisms reported for ZnO nanostructures is included, which can help develop surface disinfectants and protective coatings. At the same time, the properties of Zn-based materials as supplements for reducing viral activity and the recovery of infected patients are illustrated. Within the scope of noble adjuvants to improve the immune response, the ZnO NPs properties as immunomodulators are explained, and potential prototypes of nanoengineered particles with metallic cations (like Zn2+) are suggested. Therefore, using Zn-associated nanomaterials from detection to disinfection, supplementation, and immunomodulation opens a wide area of opportunities to combat these emerging respiratory viruses. Finally, the attractive properties of these nanomaterials can be extrapolated to new clinical challenges.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».