Green synthesis, characterization, and antimicrobial activity of silver nanoparticles from water-soluble fractions of Brazilian Kefir
Notice bibliographique
Résumé
Nanotechnology offers promising new avenues for combating drug-resistant pathogens. Given its antioxidant capacity, the water-soluble fraction of Brazilian kefir was hypothesized to serve as an effective reducing agent for the green synthesis of silver nanoparticles (AgNPs). It was further hypothesized that both the entire fraction (WSF) and the < 10 kDa fraction AgNPs would augment the therapeutic effects of kefir, particularly its antimicrobial activity. The successful synthesis was confirmed through the use of UV-Visible spectroscopy and Fourier-transform infrared analyses. WSF-AgNPs demonstrated potent antimicrobial activity, with minimum inhibitory concentrations of 25 µg/mL against A. baumannii (p < 0.0001) and 50 µg/mL against K. pneumoniae (p < 0.0001). Although no toxicity was observed in long-term tests on adult Drosophila melanogaster, AgNPs intake impaired larvae development. Oxidative stress analysis showed mild oxidative imbalance on advanced oxidation protein products (AOPP), sulfhydryl, and reduced glutathione (GSH) contents, with no alterations observed in reactive oxygen species (ROS) quantities, ferric reducing antioxidant power (FRAP), and catalase (CAT) activity. These findings suggest that kefir-derived AgNPs may have potential for combating drug-resistant infections. Future studies should focus on enhancing specificity through compound conjugation and investigating broader applications, including disinfectants, wound healing, and antibiotic development.
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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 ».