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Enregistrement W4413425508 · doi:10.1093/oxfmat/itaf016

Systematic control of silver nanoparticle size and shape for enhanced biocompatibility and antibacterial activity against <i>Staphylococcus aureus</i> and <i>Escherichia coli</i>

2025· article· en· W4413425508 sur OpenAlexaff
Gabriela Carreño, Solange Piñero, M Arias Delgado, Luz S. Quintero, Jorge A. Gutiérrez, Sergio Blanco

Notice bibliographique

RevueOxford Open Materials Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGraphene and Nanomaterials Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversidad Industrial de Santander
Mots-clésStaphylococcus aureusBiocompatibilityEscherichia coliSilver nanoparticleAntibacterial activityMicrobiologyNanoparticleChemistryNanotechnologyMaterials scienceBiologyBacteriaBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The antimicrobial activity of silver nanoparticles (AgNPs) is strongly influenced by their size and shape. This study investigates the impact of synthesis conditions on the morphology and antibacterial properties of AgNPs against Staphylococcus aureus and Escherichia coli. Six synthesis routes were tested using sodium borohydride, ascorbic acid, and sodium citrate as reducing agents, yielding nanoparticles with diverse structures, including spherical, ellipsoidal, truncated cubes, polyhedral, and elongated bars. Morphological differences were confirmed by TEM and UV-Vis spectroscopy. The overall results showed that quasi-spherical AgNPs synthesized using sodium borohydride at low temperatures and ascorbic acid at room temperature yielded the best MIC and % hemolysis, 2.75 E−3 ng/ml and 5.49 E−4 ng/ml, respectively, likely due to greater surface reactivity. Hemolysis assays suggested that nanoparticles produced at lower temperatures exhibited reduced cytotoxicity. These results highlight the importance of controlling synthesis parameters to optimize the antimicrobial effectiveness and biocompatibility of AgNPs for biomedical applications, particularly against bacteria that have a negative impact on human health.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,646

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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