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Enregistrement W4403571482 · doi:10.1101/2024.10.19.619205

Identification and mitigation of blood’s interference with the antimicrobial activity of AgNbO <sub>3</sub> particles

2024· preprint· en· W4403571482 sur OpenAlexaff
Cyrus Talebpour, Fereshteh Fani, Marc Ouellette, Marilynn R. Fairfax, Houshang Alamdari, Hossein Salimnia

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacology and Nanomedicine Research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntimicrobialIdentification (biology)Interference (communication)ChemistryMicrobiologyComputer scienceBiologyTelecommunicationsBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The detrimental impact of blood on the antimicrobial activity of AgNbO 3 particles was identified and investigated. It was observed that the impact is more severe in the case of lysed blood and also operates in the case of commonly used silver salt, AgNO 3 . The inhibition was shown to be due to hemoglobin, but unrelated to the heme moiety. In an attempt to find additives to mitigate the inhibitory effect of hemoglobin, iron ions and the chelating agent, K 2 EDTA, were selected as promising candidates. Including iron on the particles was shown to have a marginal effect, but supplying the medium with K 2 EDTA, an agent preventing clotting of blood samples, fully countered the deleterious impact of hemoglobin on AgNbO 3 activity. These findings may be relevant for adapting the silver compounds to applications such as wound dressings, where silver’s antimicrobial action would have to take place in a medium containing blood.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,955

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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