MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414035574 · doi:10.1021/acsami.5c05783

Fe–N<sub>4</sub>@Graphene Single-Atom Catalyst-Based Nanozyme against Influenza A Virus

2025· article· en· W4414035574 sur OpenAlexaff
Chan Woo Lee, Chi Hyun Kim, Sujin Cha, Geon Gug Yang, Gang San Lee, Jin Goo Kim, Jun Tae Kim, Balamurugan Jayaraman, Yeo Hoon Yoon, Pan Kee Bae, Joonwon Lim, Sang Ouk Kim

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Nanomaterials in Catalysis
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of Korea
Mots-clésMaterials scienceNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent COVID-19 pandemic has raised an urgent need for effective strategies to combat viruses that can pose serious health threats to the entire human race. Incorporating antipathogenic functions into everyday objects and personal protective equipment has become increasingly important, motivating the development of general-purpose antiviral materials. Single-atom catalysts, known for superior catalytic performance and maximized atomic utilization, have been explored in various research fields, including artificial nanozymes for bioapplications. We present reduced graphene oxide (rGO)-supported Fe–N 4 single-atom catalyst-based nanozyme (Fe–N-rGO) capable of achieving 99.99% viral deactivation against influenza A virus, outperforming bulk and nanoscale counterparts. The antiviral mechanism is attributed to the strong adsorption of hemagglutinin on the viral surface, leading to protein denaturation along with the potential generation of reactive oxygen species. Additionally, Fe–N-rGO with 1 wt % Fe can be uniformly coated onto arbitrary substrates, well-maintaining the strong antiviral performance.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,240 · 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.

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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueACS Applied Materials & InterfacesMême sujetAdvanced Nanomaterials in CatalysisTravaux en français237 207