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Enregistrement W4378188680 · doi:10.1039/d3tb00199g

Silver nanoparticles with exceptional near-infrared absorbance for photoenhanced antimicrobial applications

2023· article· en· W4378188680 sur OpenAlexafffund
Connor R. Bourgonje, Daliane R. C. da Silva, Ella McIlroy, Nicholas D. Calvert, Adam J. Shuhendler, J. C. Scaiano

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Chemistry B · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanoplatforms for cancer theranostics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanada Foundation for InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsInternational Development Research Centre
Mots-clésAbsorbanceSilver nanoparticleNanoparticleMaterials scienceWavelengthNanotechnologyAntimicrobialInfraredParticle sizeParticle (ecology)PhotochemistryOptoelectronicsOpticsChemistryPhysicsPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we outline a simple method for synthesizing decahedral and triangular silver nanoparticles using light to tune particle shape and spectral characteristics. Notably, we were able to generate triangular silver nanoparticles with exceptional absorbance in the near-infrared (NIR) region, with high spectral overlap with the biological window, making them particularly promising for biological applications. We further demonstrate that under complementary LED illumination, these excitable plasmonic particles display exceptional antibacterial properties, several orders of magnitude more potent than similar particles under dark conditions or under illumination that does not match particle absorbance. This work demonstrates the powerful effects that LED lights can have on the antibacterial activity of AgNPs, providing an inexpensive and easily implemented route to unlocking the full potential of AgNPs in photobiological applications.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,205 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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