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Enregistrement W4221001036 · doi:10.1371/journal.pone.0264588

Metal nanoparticles assisted revival of Streptomycin against MDRS Staphylococcus aureus

2022· article· en· W4221001036 sur OpenAlexaff
Nadia Ghaffar, Sumera Javad, Muhammad Akhyar Farrukh, Anis Ali Shah, Mansour K. Gatasheh, Bander Almunqedhi, Ozair Chaudhry

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticles: synthesis and applications
Établissements canadiensAgricultural Research Institute of Ontario
Organismes subventionnairesKing Saud University
Mots-clésNanoparticleStreptomycinNuclear chemistryAntibacterial activityChemistryZincMaterials scienceSilver nanoparticleNanotechnologyAntibioticsBacteriaBiochemistryOrganic chemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability of microorganisms to generate resistance outcompetes with the generation of new and efficient antibiotics. Therefore, it is critically required to develop novel antibiotic agents and treatments to control bacterial infections. Green synthesized metallic and metal oxide nanoparticles are considered as the potential means to target bacteria as an alternative to antibiotics. Nanoconjugates have also attracted attention because of their increased biological activity as compared to free antibiotics. In the present investigation, silver nanoparticles (AgNPs), zinc oxide nanoparticles (ZnO NPs), copper oxide nanoparticles (CuO NPs), and iron oxide nanoparticles (FeO NPs) have been synthesized by using leaf extract of Ricinus communis. Characterization of nanoparticles was done by using UV-Vis Spectroscopy, Fourier Transform Infrared Spectroscopy, Scanning Electron Microscopy, Energy Dispersive X-Ray Analyzer, X-ray Diffraction Analysis, and Dynamic Light Scattering Particle Size Analyzer. Interestingly, Streptomycin when combined with AgNPs, ZnO NPs, CuO NPs, and FeO NPs showed enhanced antibacterial activity against clinical isolates of S. aureus which suggested synergism between the nanoparticles and antibiotics. The highest enhanced antibacterial potential of Streptomycin was observed in conjugation with ZnO NPs (11 ± 0.5 mm) against S. aureus. Minimum inhibitory concentration of conjugates of AgNPs, ZnO NPs, CuO NPs, and FeO NPs with streptomycin against S. aureus was found to be 3.12, 2.5,10, and 12.5 μg/mL respectively. The considerable point of the present investigation is that S. aureus, which was resistant to streptomycin becomes highly susceptible to the same antibiotic when combined with nanoparticles. This particular observation opens up windows to mitigate the current crisis due to antibiotic resistance to combat antimicrobial infections efficiently.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,189 · 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.

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

Citations45
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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