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Enregistrement W4221060011 · doi:10.3390/antibiotics11040439

Synthesis of Metal-Loaded Carboxylated Biopolymers with Antibacterial Activity through Metal Subnanoparticle Incorporation

2022· article· en· W4221060011 sur OpenAlexaff
Farzaneh Noori, Meriem Megoura, Marc‐André Labelle, Mircea Alexandru Mateescu, Abdelkrim Azzouz

Notice bibliographique

RevueAntibiotics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueTherapeutic Uses of Natural Elements
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarboxymethyl celluloseAntibacterial activityMetalChemistryCationic polymerizationZeta potentialDispersion (optics)CopperTernary operationPolymerAqueous solutionValence (chemistry)Chemical engineeringPolymer chemistryBacteriaOrganic chemistryNanoparticleSodium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carboxymethyl starch (CMS) and carboxymethyl cellulose (CMC) loaded by highly dispersed metal subnanoparticles (MSNPs) showed antibacterial activity against E. coli and B. subtilis strains. Copper and silver were found to act in both cationic and zero-valence forms. The antibacterial activity depends on the metal species content but only up to a certain level. Silver cation (Ag+) showed higher antibacterial activity as compared to Ag0, which was, however, more effective than Cu0, due to weaker retention. The number of carboxyl groups of the biopolymers was found to govern the material dispersion in aqueous media, the metal retention strength and dispersion in the host-matrices. Cation and metal retention in both biopolymers was found to involve interactions with the oxygen atoms of both hydroxyl and carboxyl groups. There exists a ternary interdependence between the Zeta potential (ZP), pH induced by the biocidal agent and its particle size (PS). This interdependence is a key factor in the exchange processes with the surrounding species, including bacteria. Clay mineral incorporation was found to mitigate material dispersion, due to detrimental competitive clay:polymer interaction. This knowledge advancement opens promising prospects for manufacturing metal-loaded materials for biomedical 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,302 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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