Antibacterial and Antibiofilm Activity of Chemically and Biologically Synthesized Silver Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial biofilms are a significant problem in the food industry, as they are difficult to eradicate and represent a threat to consumer health. Currently, nanoparticles as an alternative to traditional chemical disinfectants have garnered much attention due to their broad-spectrum antibacterial activity and low toxicity. In this study, silver nanoparticles (AgNPs) were synthesized by a biological method using a Jacaranda mimosifolia flower aqueous extract and by a chemical method, and the factors affecting both syntheses were optimized. The nanoparticles were characterized by Ultraviolet–visible (UV–Vis) spectrophotometry, Fourier-transform infrared spectroscopy (FTIR), Dynamic light scattering (DLS), X-ray diffraction (XRD), and Transmission electron microscopy (TEM) with a spherical and uniform shape. The antibacterial and antibiofilm formation activity was carried out on bacterial species of Pseudomonas aeruginosa and Staphylococcus aureus with the capacity to form biofilm. The minimum inhibitory concentration was 117.5 μg/mL for the chemical and 5.3 μg/mL for the biological nanoparticles. Both types of nanoparticles showed antibiofilm activity in the qualitative Congo red test and in the quantitative microplate test. Antibiofilm activity tests on fresh lettuce showed that biological nanoparticles decreased the population of S. aureus and P. aeruginosa by 0.63 and 2.38 logarithms, respectively, while chemical nanoparticles had little microbial reduction. In conclusion, the biologically synthesized nanoparticles showed greater antibiofilm activity. Therefore, these results suggest their potential application in the formulation of sanitizing products for the food and healthcare industries.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».