Facile bio-inspired fabrication of AgNPs from Salvia elegans leaf extract and determination of their cytotoxic DNA photocleavage potential
Notice bibliographique
Résumé
This study introduces a sustainable method for producing silver nanoparticles (AgNPs), focusing on sustainability and environmental protection.The technique includes the use of Salvia elegans aqueous leaf extract as a reducing agent.In addition, the research investigates the dose-dependent degradation of pUC19 DNA by silver nanoparticles, which is facilitated by the generation of singlet oxygen.The presence of S. elegans extract results in significant color changes, going from a colorless state to a dark brown hue, serving as an indication of the synthesis of AgNPs.A range of experimental methods were employed to analyze the biogenic AgNPs, such as UV-visible absorption spectroscopy, X-ray diffraction (XRD), transmission electron microscopy (TEM) and scanning electron microscopy (SEM).The meticulously produced AgNPs demonstrate a high level of uniformity, featuring a spherical shape and a particle size of 60 nm.DNA photo-cleavage studies show that singlet oxygen plays a crucial role in triggering DNA damage caused by AgNPs, indicating their potential as powerful cytotoxic agents specifically aimed at cancer cells.Additional studies are required to clarify the effectiveness and specificity of AgNPs against various cancer cell types to assess their therapeutic potential.The cytotoxic effects of AgNPs, particularly in relation to DNA photocleavage, are of considerable interest in cancer research.This research holds promise for developing novel and sustainable cancer therapies based on the unique properties of biogenic silver nanoparticles.
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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) | 0,000 | 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 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 ».