Antimicrobial, Preservative, and Hazard Assessments from Eight Chemical Classes
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Preservatives, such as isothiazolinones and formaldehyde-releasing compounds, provide safety and stability in consumer products by preventing microbial contamination. Yet these ingredients present human and environmental hazards, including allergic contact dermatitis and aquatic toxicity. The development of safer alternatives has been stymied by trade-offs between safety and efficacy. To enable the identification of safer preservatives, substances from eight functional classes were assessed for antimicrobial efficacy and human and environmental hazards. First, 130 substances were evaluated for microbial inhibitory activity against two relevant model microorganisms, Aspergillus brasiliensis (filamentous fungi) and Pseudomonas aeruginosa (Gram-negative bacteria). High-performing compounds within each class were assessed for hazards across a broad suite of human and environmental health end points. Four promising compounds were selected for further testing based on microbial inhibition, hazard profiles, and commercial availability. These ingredients were tested for biocidal activity in model home care formulations using methods adapted from industrial preservative challenge guidelines (USP-51). Two substances were identified, caprylhydroxamic acid and caprylyl glycol, that provided adequate preservation and improved toxicity profiles compared to isothiazolinone and formaldehyde-releasing preservatives. This study highlights trade-offs between antimicrobial activity and hazards across a broad spectrum of chemical classes relevant to safer preservative development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 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 ».