Green Synthesis of Silver Nanoparticles with Extracts from Kalanchoe fedtschenkoi: Characterization and Bioactivities
Notice bibliographique
Résumé
In this work, the hexane, chloroform, and methanol extracts from Kalanchoe fedtschenkoi were utilized to green-synthesize silver nanoparticles (Kf1-, Kf2-, and Kf3-AgNPs). The Kf1-, Kf2-, and Kf3-AgNPs were characterized by spectroscopy and microscopy techniques. The antibacterial activity of AgNPs was studied against bacteria strains, utilizing the microdilution assay. The DPPH and H2O2 assays were considered to assess the antioxidant activity of AgNPs. The results revealed that Kf1-, Kf2-, and Kf3-AgNPs exhibit an average diameter of 39.9, 111, and 42 nm, respectively. The calculated ζ-potential of Kf1-, Kf2-, and Kf3-AgNPs were −20.5, −10.6, and −7.9 mV, respectively. The UV-vis analysis of the three samples demonstrated characteristic absorption bands within the range of 350–450 nm, which confirmed the formation of AgNPs. The FTIR analysis of AgNPs exhibited a series of bands from 3500 to 750 cm−1, related to the presence of extracts on their surfaces. SEM observations unveiled that Kf1- and Kf2-AgNPs adopted structural arrangements related to nano-popcorns and nanoflowers, whereas Kf3-AgNPs were spherical in shape. It was determined that treatment with Kf1-, Kf2-, and Kf3-AgNPs was demonstrated to inhibit the growth of E. coli, S. aureus, and P. aeruginosa in a dose-dependent manner (50–300 μg/mL). Within the same range, treatment with Kf1-, Kf2-, and Kf3-AgNPs decreased the generation of DPPH (IC50 57.02–2.09 μg/mL) and H2O2 (IC50 3.15–3.45 μg/mL) radicals. This study highlights the importance of using inorganic nanomaterials to improve the biological performance of plant extracts as an efficient nanotechnological approach.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».