Antifungal Activity of Turmeric Extract (Curcuma longa Linn) Fortified with Silver Nanoparticles Against Pathogenic Fungi
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Trichophyton spp. is the most common etiological agent of human dermatophytosis worldwide.T. mentagrophytes and T. rubrum have various phenotypic virulence factors that allow the infection to establish and evolve.In traditional medicine and herbal remedies, medicinal plants have long played a significant role in producing secondary metabolites such as antimicrobial compounds.The main aim of this research is to investigate the effects of different forms of turmeric extract and silver nanoparticles on inhibiting the growth of certain pathogenic fungi, specifically Trichophyton mentagrophytes and Trichophyton rubrum.The study involved using aqueous and alcoholic extracts of turmeric, as well as an aqueous extract supplemented with silver nanoparticles.These extracts were mixed with a nutrient medium at various concentrations (5, 10, 15, and 20 mg/mL) to assess their effectiveness against fungal isolates.The inhibitory diameter for each concentration and type of extract (aqueous, alcoholic, and silver nanoparticle fortified) was measured to determine their inhibitory activity.Furthermore, the minimum inhibitory concentration for each type of extract was determined.The sensitivity of isolated fungi to the extracts varied, with T. rubrum showing a greater sensitivity than T. mentagrophytes.The results also revealed that alcoholic turmeric extract showed significant superiority over all other concentrations without nanoparticles, and also when adding 0.1 mg/mL of silver nanoparticles with the growth of the fungus Trichophyton mentagrophytes was lowest, it reached (12 and 8) mm without and with the addition of nanoparticles respectively.The findings highlight the potential antifungal properties of the different turmeric extracts tested in this study.For further research, the authors suggest exploring different concentrations or combinations with other nanoparticles.
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.
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 | 0,001 | 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 découle