MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416352932 · doi:10.1039/d5tb02048d

Precision-engineered supramolecular assembly of bio-MOFs to combat antimicrobial resistance

2025· article· en· W4416352932 sur OpenAlexaff
Bani Preet Kaur, Geetika Jain, Jasleen Kaur, Siddhartha Pahari, Radhika Chaurasia, Sandip Chakrabarti, Sonam Ahuja, Monalisa Mukherjee

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Chemistry B · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMetal-Organic Frameworks: Synthesis and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesScience and Engineering Research BoardUniversity Grants CommissionDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, India
Mots-clésRational designAntimicrobialScalabilityMultidisciplinary approachSupramolecular chemistrySupramolecular assembly

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The escalating global threat of antimicrobial resistance necessitates the exploration of innovative therapeutic paradigms, wherein bio-metal-organic frameworks (bio-MOFs) have emerged as a promising avenue. The supramolecular assembly of metallic nodes and biological ligands under careful consideration generates precision engineered bio-MOFs with enhanced antimicrobial efficacy and inherent biocompatibility. This perspective reports the implementation of sustainable, scalable and green synthetic methodologies for bio-MOF fabrication, with improved structural integrity of the synthesized materials. Additionally, we provide a comprehensive analysis of the structure-activity relationships in existing bio-MOFs governing their antimicrobial (antibacterial, antiviral and antifungal) performance. Herein, the current challenges have been addressed emphasizing the importance of cognitive design in their development, therefore, we propose nascent strategies for the synthesis of bio-MOFs that can behave as potent antimicrobial agents. Such multidisciplinary approach integrating synthetic chemistry, materials science, and structural biology is crucial for the rational design and preclinical validation of novel bio-MOFs in advancing biomedical and environmental applications for improved global 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Materials Chemistry BMême sujetMetal-Organic Frameworks: Synthesis and ApplicationsTravaux en français237 207