Biogenic silver nanomaterials synthesized from Ocimum sanctum leaf extract exhibiting robust antimicrobial and anticancer activities: Exploring the therapeutic potential
Notice bibliographique
Résumé
There is a surge in antibiotic consumption because of the emergence of resistance among microbial pathogens. In the escalating challenge of antibiotic resistance in microbial pathogens, silver nanoparticles (AgNPs)-mediated therapy has proven to be the most effective and alternative therapeutic strategy for bacterial infections and cancer treatment. This study aims to explore the potential of OsAgNPs derived from Ocimum sanctum's aqueous leaf extract as antimicrobial agents and anticancer drug delivery modalities. This study utilized a plant extract derived from Ocimum sanctum (Tulsi) leaves to synthesize silver nanoparticles (OsAgNPs), that were characterized by FTIR, TEM, SEM, and EDX. OsAgNPs were assessed for their antibacterial and anticancer potential. TEM analysis unveiled predominantly spherical or oval-shaped OsAgNPs, ranging in size from 4 to 98 nm. The (MICs) of OsAgNPs demonstrated a range from 0.350 to 19.53 μg/ml against clinical, multidrug-resistant (MDR), and standard bacterial isolates. Dual labelling with ethidium bromide and acridine orange demonstrated that OsAgNPs induced apoptosis in HeLa cells. The OsAgNPs-treated cells showed yellow-green fluorescence in early-stage apoptotic cells and orange fluorescence in late-stage cells. Furthermore, OsAgNPs exhibited a concentration-dependent decrease in HeLa cancer cell viability, with an IC50 value of 90 μg/ml noted. The study highlights the remarkable antibacterial efficacy of OsAgNPs against clinically significant bacterial isolates, including antibiotic-resistant strains. These results position the OsAgNPs as prospective therapeutic agents with the potential to address the growing challenges posed by antibiotic resistance and cervical cancer.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».