Photochemical Synthesis of Sericin-Coated Gold Nanorods and Their Antibacterial Activity under Low-Level Near-Infrared Light
Notice bibliographique
Résumé
Gold nanorods (GNRs) are unique nanoparticles with easily functionalized surfaces, multiple synthesis methods, photothermal conversion, and surface plasmon resonance effects. These properties make GNRs suitable for various biological applications. However, a rapid synthesis of GNRs using less toxic chemicals is needed. The photochemical method is a viable option that can synthesize GNRs quickly while using fewer chemicals. A photochemical method is reported for the synthesis of GNRs using Irgacure-2959 as a reducing agent. This method could be used to synthesize GNRs with a rod-like shape within 30 min. Additionally, GNRs were coated with sericin (GNRs-SC) to further reduce their toxicity in human dermal fibroblast adult cells. Low-level near-infrared (NIR) light was applied to enhance the photothermal therapy of both GNRs and GNRs-SC. The results showed that GNRs and GNRs-SC under low-level NIR light have enhanced antibacterial activity against Staphylococcus aureus and Escherichia coli, as well as antibiofilm activity against S. aureus . Furthermore, GNRs-SC showed good biocompatibility with antibacterial and antibiofilm activities. These results indicate that GNRs-SC are good candidates for various biological applications.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».