One‐Put Ferula‐Mediated Synthesis of Biogenic Silver Nanoparticles with More Antimicrobial Effect and Promising Human Cell Biocompatibility
Notice bibliographique
Résumé
The biogenic synthesis of silver nanoparticles has recently attracted more attention to counter microbial resistance, which has been one of the medical concerns in the last decade. This research expresses the biogenic synthesis of silver nanoparticles utilizing Ferula assafoetida aqueous extract (Fer@AgNP) as a reducing and capping agent. The total parts of the plant were extracted from an aqueous solution (FerEX) and characterized using GC/MS apparatus. The Fer@AgNP and chemically synthesized silver nanoparticles (AgNPs) were characterized using UV‐vis, Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopies, field emission‐scanning transmission electron microscopy, powder X‐ray diffraction analysis, and energy‐dispersive X‐ray spectroscopy. The impacts of nanoparticles and FerEX were evaluated against four pathogenic bacterial strains, including Staphylococcus aureus, Escherichia coli, Salmonella typhi, and Enterococcus faecalis, using the microdilution method. The biocompatibility of compounds was also evaluated on human cell line L‐929 using MTT and human blood cells using the hemolytic assay. The major compounds found in FerEX were sulfur‐containing compounds such as butyl disulfides (45.36%) and monoterpenes such as α ‐pinene (25.66%), β ‐pinene (16.31%), and ocimene (7.26%). The characterizations of materials confirmed the hexagonal structure of AgNPs. The sizes of cAgNP and Fer@AgNP were about 42.7 nm and 22.5 nm. The antimicrobial activity of Fer@AgNP was considerably developed and reached MIC values ranging from 10 to 50 μ g/mL compared to AgNP, which showed MIC values ranging from 50 to 100 μ g/mL. The biocompatibility assessment showed that the Fer@AgNP was improved compared to AgNP and had a minimal toxic impact on the normal fibroblast cell line. The Fer@AgNP also indicated outstanding compatibility with human RBCs. The results illustrated that biosynthesized Fer@AgNPs have improved antimicrobial efficacy against Gram‐negative and Gram‐positive pathogenic bacteria with promising biocompatibility and can be used as potential antibacterial agents.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».