Current Research on Zinc Oxide Nanoparticles: Synthesis, Characterization, and Biomedical Applications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 découle