Antimicrobial Assessment of Zinc Oxide Nanoparticles Synthesized from <i>Psidium guajava</i> Stem Extract
Notice bibliographique
Résumé
Bio-synthesizing metal nanoparticles have gained global attention and interest because of their fast, non-toxic, cost-effective, one-step process, and environmentally friendly alternative. For its chemical, physical characteristics, nanoparticles have attracted a lot of interest in different areas, such as materials science and medicine, as well as electronics. The research is centered on the investigation of phytochemicals, and the subsequent characterization of these particles. The study also delves into the potential biological applications of zinc nanoparticles (ZnONPs). The Psidium guajava stem extract was utilized for ZnONPs synthesis. A comprehensive phytochemical analysis was performed on the extracted stem extract, revealing the presence of a diverse range of phytochemicals such as phenols, saponins, triterpenoids, steroids, tannin, catechin, and glycosides. The application of zinc ions to the bark extract resulted in the biosynthesis ZnONPs, which were then analyzed by UV-Vis spectral studies. The ZnONPs exhibited a surface plasmon resonance band at 368 nm and had a crystalline structure according to the X-ray diffraction spectrum. The scanning electron microscope revealed that the nanoparticles had a polydisperse distribution and a particle size ranging from 30 to 35 nm. The identification of the biomolecule group involved in the synthesis was made possible through the recording of the FTIR spectrum. The antibacterial activity of the ZnONPs was tested using the disc diffusion method against gram positive and negative bacteria. The results showed that the maximum zone of inhibition of ZnONP’s was 16±0.1 mm against P. aeruginosa and minimum zone of inhibition was against S. aureus 8±0.3 mm.
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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 ».