Antimicrobial treatments with chitosan microencapsulated angelica ( <i>Angelica archangelica</i> ) and marsh Labrador tea ( <i>Rhododendron tomentosum</i> ) supercritical CO <sub>2</sub> extracts in linen-cotton jacquard woven textiles
Notice bibliographique
Résumé
In this study antimicrobial linen-cotton jacquard textiles were manufactured using green chemistry methods. The functionalization of the fabrics was executed by impregnating chitosan microencapsulated bio-based oils from angelica ( Angelica archangelica L.) (AAC) and marsh Labrador tea ( Rhododendron tomentosum Harmaja) (MLTC) obtained with pilot scale supercritical carbon dioxide extraction. The chemical compositions of the extracts of angelica and marsh Labrador tea were analyzed by a combination of gas chromatography and mass spectrometry. The antimicrobial activities of the extracts, AAC and MLTC microcapsules, and the microencapsulated textiles (AAC and MLTC textiles) were analyzed against gram-positive Staphylococcus aureus and gram-negative Escherichia coli bacteria, dimorphic yeast Candida albicans and filamentous mold Aspergillus brasiliensis. The AAC textile proved 40% inhibition against S. aureus, whereas the MLTC textile demonstrated 43.8% and 51.7% inhibition against both S. aureus and E. coli, respectively. Although the chitosan shell material itself indicated mild activity against both bacterial strains, the extracts increased the antibacterial activities in microencapsulated textiles. In addition, the antifungal impact of the MLTC textile was demonstrated against A. brasiliensis. According to the Fourier transform infrared spectroscopy with attenuated total reflection and field emission scanning electron microscopy analyses, covalent bonding between the microcapsules and textile fibers was established with citric acid as a cross-linker. The antimicrobial activity was also shown to persist in the MLTC textiles after six domestic washing cycles.
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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 ».