The antibacterial and anticorrosion activity of sodium alginate-chitosan cryogels and hydrogels loaded with Satureja montana essential oil and Monarda didyma hydrolate
Notice bibliographique
Résumé
This study develops chitosan-alginate (CS/SA) cryogels incorporating Satureja montana essential oil (EO) and Monarda didyma hydrolate for antibacterial and anticorrosion applications. Cryogels with a CS:SA ratio of 3:1 achieved 78.7 % encapsulation efficiency (EE), driven by electrostatic interactions between chitosan's protonated amine (-NH 3 + ) and alginate's carboxyl (-COO - ) groups, forming a dense polyelectrolyte network that entraps EO (FTIR/SEM evidence). Structural analysis revealed alginate-enhanced porosity (50–200 μm pores) and EO-induced densification, critical for controlled release. The cryogels inhibited Staphylococcus aureus (58.8 ± 2.3 %) and Pseudomonas aeruginosa (41.7 ± 3.0 %) and suppressed corrosion-associated strains: acid-producing bacteria (APB, 91.92 ± 0.16 %) and thiosulfate-reducing bacteria (BTR, 97.76 ± 0.27 %). Hydrolate-EO synergy enhanced anticorrosion performance, with CS/SA (3:1) cryogels retaining 90 % zinc on steel surfaces. This work demonstrates a sustainable strategy for dual-functional coatings, leveraging natural extracts to address industrial and environmental challenges. • Synergistic use of chitosan-alginate in cryogelsenhances bioactivity and stability. • Novel combination of hydrolate and essential oil improves antibacterial performance. • Cryogels achieve 78.7 % essential oil encapsulation efficiency with reduced leakage. • Antibacterial efficacy demonstrated against S. aureus and P. aeruginosa. • Superior anticorrosion activity minimizes biofilm formation and metal degradation.
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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 ».