Bioinspired gold-silver bimetallic nanoparticles from leaf and bark extract of Simarouba glauca and their antibacterial efficacy
Notice bibliographique
Résumé
This work reports on using leaf and bark extracts from the Simarouba glauca as a natural reducing agent to synthesize gold-silver bimetallic nanoparticles (Ag-Au NPs). The leaf and bark extracts contain phytochemicals such as tannins, flavonoids, and others, confirmed by Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), responsible for the reduction of both Au and Ag ions. The Surface Plasmon Resonance (SPR) bands obtained at 540 and 543 nm, confirmed the formation Au-Ag alloy. The average crystallite size of Au-Ag NPs synthesized using leaf and bark extracts was 29 and 35 nm. TEM images show that the Au-Ag NPs were spherical, square, pentagonal, and hexagonal morphology. The bimetallic nanoparticles were tested against Staphylococcus aureus, Streptococcus mutans, Bacillus subtilis, and gram-negative bacteria Escherichia coli, Proteus vulgaris, and Klebsiella Pneumoniae showed effective zone of inhibition against the test bacteria. Among the two extracts, the leaf extract was found to be an effective reducing agent to form different shapes of bimetallic nanoparticles. The results indicate that Au-Ag NPs have effective antibacterial activity hence, these nanoparticles can be used for the development of antibacterial agents.
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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) | 0,001 | 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 ».