Evaluation of Free Radical Scavenging and Antimicrobial Activity of Coleus amboinicus-Mediated Iron Oxide Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Background In this research, iron oxide nanoparticles were synthesized using Coleus amboinicus stem extract, which is used for various diseases such as throat infection, cough, fever, nasal congestion, and digestive problems. Aim This study aimed to formulate a green synthesis of iron oxide nanoparticles mediated by Coleus amboinicus (known as karpuravalli in Tamil) and assess its antimicrobial and antioxidant properties. Materials and methods Iron oxide nanoparticles were synthesized, and then their antimicrobial properties were tested against two specific pathogens, i.e., Streptococcus mutans and Candida albicans, using the agar well diffusion technique. The 2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl (DPPH) assay, hydroxyl radical scavenging (H2O2) assay, and ferric ion reducing antioxidant power (FRAP) assay were conducted to check the free radical scavenging activity. Result The results obtained showed that these iron oxide nanoparticles showed better antimicrobial activity against Streptococcus mutans when compared to Candida albicans, and the antioxidant activity showed a very close efficacy when compared to the standard. Conclusion The research has demonstrated the high antioxidant activity and high antibacterial activity of iron oxide nanoparticles using Coleus amboinicus stem, a natural and cheaper antimicrobial drug compared to the drugs present on the market.
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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) | 0,000 | 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 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 ».