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Enregistrement W4311194453 · doi:10.3390/antibiotics11121737

Cytotoxicity and Antibacterial Efficacy of AgCu and AgFe NanoAlloys: A Comparative Study

2022· article· en· W4311194453 sur OpenAlexaff
Fang Zhou, Elie Kostantin, De‐Quan Yang, E. Sacher

Notice bibliographique

RevueAntibiotics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticles: synthesis and applications
Établissements canadiensRegroupement Québécois sur les Matériaux de PointeCentre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-AppalachesPolytechnique MontréalCentre Intégré de Santé et de Services Sociaux des Laurentides
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCytotoxicityAntibacterial activityChemistryMinimum inhibitory concentrationMicrobiologyBacteriaNuclear chemistryIn vitroBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although Ag nanoparticles (NPs) have been widely applied in daily life and in biomedical and industrial fields, there is a demand for Ag-based bimetallic nanoalloys (NAs), such as AgCu and AgFe, due to their enhanced antibacterial efficacy and reduced Ag consumption. In this work, we present a comparison study on the antibacterial efficacy and cytotoxicity rates of Ag NPs and AgCu and AgFe NAs to L929 mouse fibroblast cells using the CCK-8 technique based on the relative cell viability. The concept of the minimum death concentration (MDC) is introduced to estimate the cytotoxicity to the cells. It is found that the minimum inhibitory concentrations (MICs) of the NPs against E. coli and S. aureus decrease with the addition of both Cu and Fe. There is a strong correlation between the MDC and MIC, implying that the mechanisms of both antibacterial efficacy and cytotoxicity are similar. The enhanced antibacterial efficacy to bacteria and cytotoxicity toward the cell are attributed to Ag+ release. The following order is found for both the MIC and MDC: AgFe < AgCu < Ag NPs. However, there is no cytotoxicity to the L929 cells for AgFe and AgCu NAs at their MIC Ag concentrations against S. aureus.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,354

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, 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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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