Layered Black Phosphorus Nanoflakes Reduce Bacterial Burden and Enhance Healing of Murine Infected Wounds
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Current treatment modalities of cutaneous wound infections are largely ineffective, attributed to the increasing burden of antimicrobial resistance. S. aureus , a commonly wound‐associated pathogen continues to pose a clinical challenge, suggesting that new alternative therapeutic materials are urgently required to provide optimal treatment. A layered allotrope of phosphorus termed Black Phosphorus nanoflakes (BPNFs) has emerged as a potential alternative antibacterial material. However, wider deployment of this material requires extensive biological validation using the latest pre‐clinical models to understand its role in wound management. Here, the antibacterial potential of BPNFs against wound pathogens demonstrates over 99% killing efficiency at ambient conditions, while remaining non‐toxic to mammalian skin cells. In addition, in vivo validation of BPNFs using a preclinical model of S. aureus acute wound infection demonstrates that daily topical application significantly reduces infection (3‐log reduction) comparable to ciprofloxacin antibiotic control. Furthermore, the application of BPNFs also accelerates wound closure, increases wound re‐epithelization, and reduces tissue inflammation compared to controls, suggesting a potential role in alleviating the current challenges of infected cutaneous wounds. For the first time, this study demonstrates the potential role of BPNFs in ambient light conditions for clearing a clinically relevant wound infection with favorable wound healing properties.
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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 | 0,000 | 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 découle