Antibacterial and antiviral activity of a highly efficient electrospun r‐ <scp>PET</scp> nanofiber
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Since the COVID‐19 pandemic, the emergence of clean air has increased interest in developing antimicrobial air filters, targeting sterilization and public health concerns. Nanofibers are a promising approach due to their high efficiency in air filtration, while nanoparticles adhered to the fibre surfaces can improve safety due to the biocidal effects. In this study, CuNPs were developed using a green method in a redox reaction, with CuSO 4 ∙ 5H 2 O, ascorbic acid, and polyvinyl pyrrolidone (PVP). Membranes were prepared using recycled polyethylene terephthalate (PET) bottles (r‐PET) by electrospinning and the biocidal effect was given by applying CuNP in surface membranes by spraying. The collection time and rotation speed varied between 30 to 90 min and between 176 and 355 rpm, respectively. The permeability (k 1 ) and the particle collection efficiency (%) of the membranes were measured for each combination. Results showed the Darcy's permeability in order of 10 −12 m 2 , and overall efficiency up to 99.81% for particle diameters below 290 nm, with enhanced particle collection for nanoparticles (<100 nm). The membranes coated with copper nanoparticles (CuNP) showed a reduction of 99.99% for E. coli and S. aureus as gram‐negative and gram‐positive bacteria, respectively, even in low concentrations. Membranes coated with CuNP were effective against Yellow Fever and SARS‐CoV‐2 viruses, with viral reduction of 99.13% and 93.00%, respectively. The electrospun membranes developed in this study are versatile and can be utilized in various applications such as indoor air filters, portable air filters, wound dressings, medical equipment, and masks. Their usage enhances safety during material handling and usage.
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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 ».