Green Synthesis of Euphorbia tirucalli-Mediated Titanium Dioxide Nanoparticles Against Wound Pathogens
Notice bibliographique
Résumé
Background Wound infections caused by pathogens present a considerable global health challenge, resulting in extended healing durations, elevated healthcare expenses, and potential fatalities. Conventional approaches to managing wound pathogens have limitations such as antibiotic resistance, toxicity and allergic reactions. Consequently, there is a rising interest in exploring alternative strategies for preventing and treating wound infections. Titanium dioxide nanoparticles (TiO2NPs) have gained attention for their potential in wound healing, attributed to their distinctive properties, including antimicrobial and anti-inflammatory capabilities. Methods TiO2NPs synthesized through Euphorbia tirucalli were examined for their antibacterial potential against wound pathogens, using the Kirby-Bauer agar-well diffusion method and time-kill curve assay. Furthermore, the cytotoxic effect of the synthesized nanoparticles was evaluated through a brine shrimp lethality assay. Results Green-synthesized TiO2NPs demonstrated potent antimicrobial activity against tested wound pathogens, displaying a zone of inhibition against Pseudomonas aeruginosa (11 mm) and Escherichia coli (10 mm) at the highest concentration of 100 μg/mL. In the time-kill curve assay, the prepared TiO2NPs showed significant bactericidal activity against Pseudomonas aeruginosa followed by Escherichia coli. In the brine shrimp lethality assay, at the lowest concentration of 5 μg/mL of the prepared nanoparticles, 100% of the nauplii remained alive after 48 hours. Conclusion The results indicate that TiO2NPs synthesized using Euphorbia tirucalli extract exhibit potent antimicrobial activity against the tested wound pathogens. Moreover, the prepared nanoparticles exhibit lower toxicity, suggesting their potential use as an alternative to commercially available synthetic drugs.
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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 ».