Exploring the Antibacterial Properties of Lignin‐coated Magnetic Nanoparticles Synthesized in a One‐pot Process<sup>†</sup>
Notice bibliographique
Résumé
Given the current grave problems with antibiotic resistance, the discovery of novel, unconventional antibacterial drugs is not just important but also urgent. In this contribution, we report on the synthesis and testing of several composite nanomaterials that may find applications as therapeutic drugs or surface disinfectants. These materials are based on magnetic nanostructures coated with lignin, for example, lignin@FeCo. The magnetic properties of these nanocomposites facilitate removal or localization, whereas the lignin shell provides biocompatibility. These nanomaterials are mild antibacterials in the absence of light, but when illuminated become powerful antibacterial agents with typically ≥6 log units of bacterial reduction in 1-5 min of irradiation. These materials are strongly absorbing, including in the very useful NIR biological window, which we illustrate using 810 nm LED irradiation. We also show that in the short time required for antibacterial action, thermal changes are very small (≤5°C). Further, biocompatibility tests using fibroblasts show very limited cell damage and no enhanced adverse effect during 810 nm NIR illumination. As a surface coating for the active material, lignin provides a "trojan horse" strategy to facilitate the antibacterial action.
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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) | 0,000 | 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 ».