Effect of multifunctional cationic polymer coatings on mitigation of broad microbial pathogens
Notice bibliographique
Résumé
Infection control measures to prevent viral and bacterial infection spread are critical to maintaining a healthy environment. Pathogens such as viruses and pyogenic bacteria can cause infectious complications. Viruses such as SARS-CoV-2 are known to spread through the aerosol route and on fomite surfaces, lasting for a prolonged time in the environment. Developing technologies to mitigate the spread of pathogens through airborne routes and on surfaces is critical, especially for patients at high risk for infectious complications. Multifunctional coatings with a broad capacity to bind pathogens that result in inactivation can disrupt infectious spread through aerosol and inanimate surface spread. This study uses C-POLAR, a proprietary cationic, polyamine, organic polymer with a charged, dielectric property coated onto air filtration material and textiles. Using both SARS-CoV-2 live viral particles and bovine coronavirus models, C-POLAR-treated material shows a dramatic 2-log reduction in circulating viral inoculum. This reduction is consistent in a static room model, indicating simple airflow through a static C-POLAR hanging can capture significant airborne particles. Finally, Gram-positive and Gram-negative bacteria are applied to C-POLAR textiles using a viability indicator to demonstrate eradication on fomite surfaces. These data suggest that a cationic polymer surface can capture and eradicate human pathogens, potentially interrupting the infectious spread for a more resilient environment. IMPORTANCE: Infection control is critical for maintaining a healthy home, work, and hospital environment. We test a cationic polymer capable of capturing and eradicating viral and bacterial pathogens by applying the polymer to the air filtration material and textiles. The data suggest that the simple addition of cationic material can result in the improvement of an infectious resilient environment against viral and bacterial pathogens.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 ».