Nanocomposites of Terbium Sulfide Nanoparticles with a Chitosan Capping Agent for Antibacterial Applications
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to investigate the effect of alkaline pH on the bottom-up synthesis of nanocomposites (NCs) containing terbium sulfide nanoparticles (Tb2S3 NPs), where chitosan (CS) was employed as a capping agent, along with evaluation of the antibacterial activity of these NCs. The NCs were characterized using spectroscopy (FESEM-EDX, Raman, FTIR, XRD, XPS, and DLS), zeta-potential, and TGA. The results of FE-SEM, XPS, Raman, and FTIR characterization support the formation of CS-Tb2S3 NPs. A pH variation from 9 to 11 during composite formation was shown to affect the size and composition of NCs. The antibacterial activity of CS-Tb2S3 NCs was studied by coating onto commercial contact lenses, where the best loading efficiency of NCs was 48%. The NCs prepared at pH 10 (without contact lenses) had greater antibacterial activity against Staphylococcus aureus, with a zone of inhibition diameter of 7.15 mm. The coating of NCs onto commercial contact lenses was less effective for inhibition of Staphylococcus aureus, in contrast with the greater activity observed for tetracycline. CS-Tb2S3 NCs offer promising antimicrobial properties that can be further optimized by control of the surface loading and accessibility of Tb2S3 NPs through further study of the role of the chitosan capping agent, since steric effects due to CS are likely to attenuate antimicrobial activity via reduced electron transfer in such nanocomposite systems.
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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 ».