Cellulose nanocrystals constructed chevaux-de-frise: effect of surface topography on mechano-bactericidal activity
Notice bibliographique
Résumé
Nature offers much inspiration in the quest for antibacterial surfaces. Chevaux-de-frise nanostructures can be formed using needle-like cellulose nanocrystals (CNCs) to mechanically eliminate foodborne bacteria upon contact. To further reveal the relationship between surface topography and mechano-bactericidal activity, the chevaux-de-frise structures constructed by two types of CNCs with different aspect ratios, namely shorter CNCs (HCNCs, aspect ratio ∼9) from waste textile and longer ones (t-CNCs, aspect ratio ∼55) from tunicate cellulose. These nanostructured surfaces were tested for antibacterial efficacy against Gram-positive and Gram-negative bacteria. The results demonstrated that the nanostructure composed of t-CNCs was relatively more effective in killing the bacteria due to their larger aspect ratio than HCNCs, while rod-shaped Gram-negative E. coli suffered most (>0.8 log reduction) from the chevaux-de-frise structures compared to the other types of bacteria. The surface topography was changed by mechanical pressing and the CNC surfaces lost the antibacterial activity as the surface roughness decreased. The fast bactericidal activity (3-min contact) was not caused by the rupture nor changing the biochemical compositions of the cells. Therefore, this study confirms that the topography of the chevaux-de-frise structures is the key factor to enable the mechano-bactericidal activity of CNC-based sustainable antibacterial surfaces, but the mechanisms still need further investigation.
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.
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 ».