Paradoxical Features Empower Biogenic Silver Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Silver nanoparticles (AgNPs) have drawn great attention, owing to their unique physico-chemical and biological properties and various applications, particularly in the biomedical field. In addition to conventional chemical and physical methods, materials scientists have been exploring the capabilities endowed by several bioresources, such as plants, bacteria, fungi and algae, in the cost-effective and eco-friendly production of AgNPs. This review article provides a comprehensive overview of the current state of research on the bioapplications of biogenic AgNPs (bio-AgNPs). The various bioresources used and methodologies followed to synthesize bio-AgNPs are briefly examined, along with some aspects of the underlying mechanisms. Then, the review surveys the toxicity of AgNPs, in general, and presents the unique biological properties of bio-AgNPs. Furthermore, the review details numerous applications of bio-AgNPs with paramount importance to human health, such as the control of infectious disease vectors, cancer therapy, antibiofilm activity and environmental remediation. Importantly, the review highlights the paradoxical effect of these nano-objects since they specifically seem to exert their action solely on targeted cells and (micro)organisms. By featuring the unique advantages of biogenic methods and their challenges, this article aims at serving as a valuable resource to attract research on bio-AgNPs and elicit further developments towards the scalable and sustainable production of AgNPs for large scale industrial and clinical use.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».