Mechanical and antimicrobial properties of green and photoactive <scp> AgTiO <sub>2</sub> </scp> /poly(3hydroxybutyrate) ( <scp>PHB</scp> ) electrospun membranes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The rise of antibiotic‐resistant microbes and concerns over non‐biodegradable waste highlight the need for innovative materials with integrated functionalities that address these critical issues. In this study, we synthesized poly(3hydroxybutyrate) (PHB) electrospun nanofibers blended with gelatin (Ge) and loaded with photoactive AgTiO 2 nanoparticles with improved mechanical and biological properties. Biological tests revealed excellent antibacterial activity of the prepared membrane, with efficiency exceeding 99% against Escherichia coli and 95% against Staphylococcus epidermidis after 90 and 60 min of exposure to low‐power commercial LED lights, respectively. Filtration studies using a dead‐end stainless‐steel cell reveal that both bacteria are eliminated (>99% after one filtration cycle). Results of the viability test showed that blending PHB with Ge improves the membrane's anti‐biofouling properties. The membranes were also characterized using SEM and EDX mapping techniques for morphological and elemental analysis, DSC and TGA to evaluate thermal properties and crystallinity, and FTIR to confirm chemical structure. Moreover, the electrospun membranes exhibited enhanced mechanical properties with the addition of Ge. PHB/Ge/3 wt% AgTiO 2 sample showed 2.2 times better tensile strength and 1.89 times improved Young's modulus compared to PHB membranes. Finally, the breakdown of PHB/Ge/AgTiO 2 membranes occurred progressively over only 8 weeks, showing the membranes' green and sustainable nature. Highlights Antibacterial efficacy of 99% against E. coli and 95% against S. epidermidis . Microfiltration efficiency >99% achieved in one filtration cycle. Mechanical strength is enhanced by 2.2 times with the addition of gelatin. Effective anti‐biofouling is confirmed by CLSM and SEM tests. Membranes degraded within 8 weeks in natural soil.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 |
| 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 ».