Antifungal Potency of Biosynthesized Silver Nanoparticles Derived from Marine Diatoms Against Multidrug‐Resistant <i>Candida auris</i> and <i>Pichia kudriavzevii</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Candida auris and Pichia kudriavzevii are emerging multidrug‐resistant fungal pathogens that pose a significant threat to public health. The limited efficacy of conventional antifungals against these species has prompted the development of novel antifungal compounds. In recent years, silver nanoparticles (AgNPs) synthesized using marine diatoms have held promise as potent antifungal agents. In this study, three marine diatom species ( Chaetoceros spp., Skeletonema spp., and Thalassiosira spp.) were utilized for the biosynthesis of AgNPs (Ag‐DE/NPs). The biosynthesis was confirmed by a color change of the culture from colorless to brown and further validated by UV–vis spectroscopy, showing distinct surface plasmon resonance peaks at 425, 430, and 440 nm, respectively. Comprehensive characterization using FTIR, XRD, DLS, and SEM revealed the functionalized nature, crystalline structure, particle size, and surface morphology of the Ag‐DE/NPs. The antifungal efficacy of these AgNPs was evaluated against 20 clinical isolates and 2 reference strains of C. auris and P. kudriavzevii , which exhibited high resistance to fluconazole. AgNPs synthesized from Chaetoceros spp. displayed the lowest geometric mean minimum inhibitory concentrations (0.23 µg/mL for C. auris and 0.19 µg/mL for P. kudriavzevii ), showing a >250‐fold greater potency compared to fluconazole and comparable efficacy to amphotericin B. Growth curve analysis and sorbitol supplementation assays indicated that Ag‐DE/NPs disrupt fungal cell walls, while SEM imaging and ergosterol quantitation confirmed membrane damage and sterol depletion. These findings underscore the potential of Ag‐DE/NPs, particularly those synthesized from Chaetoceros spp., as promising candidates for combating drug‐resistant fungal infections.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».