Current Research on Zinc Oxide Nanoparticles: Synthesis, Characterization, and Biomedical Applications
Notice bibliographique
Résumé
Zinc oxide nanoparticles (ZnO-NPs) have piqued the curiosity of researchers all over the world due to their extensive biological activity. They are less toxic and biodegradable with the capacity to greatly boost pharmacophore bioactivity. ZnO-NPs are the most extensively used metal oxide nanoparticles in electronic and optoelectronics because of their distinctive optical and chemical properties which can be readily modified by altering the morphology and the wide bandgap. The biosynthesis of nanoparticles using extracts of therapeutic plants, fungi, bacteria, algae, etc., improves their stability and biocompatibility in many biological settings, and its biofabrication alters its physiochemical behavior, contributing to biological potency. As such, ZnO-NPs can be used as an effective nanocarrier for conventional drugs due to their cost-effectiveness and benefits of being biodegradable and biocompatible. This article covers a comprehensive review of different synthesis approaches of ZnO-NPs including physical, chemical, biochemical, and green synthesis techniques, and also emphasizes their biopotency through antibacterial, antifungal, anticancer, anti-inflammatory, antidiabetic, antioxidant, antiviral, wound healing, and cardioprotective activity. Green synthesis from plants, bacteria, and fungus is given special attention, with a particular emphasis on extraction techniques, precursors used for the synthesis and reaction conditions, characterization techniques, and surface morphology of the particles.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».