Characterizations and analysis of the antioxidant, antimicrobial, and dye reduction ability of green synthesized silver nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The current study was conducted to assess the potential of ginger rhizome extract ( Zingiber officinale ) for the synthesis of silver nanoparticles (AgNPs) through the green method and its mitigating activity against pathogenic bacterial strains. AgNPs were synthesized through a simple one-step approach and characterized by UV-Visible (UV-Vis) spectroscopy, powder X-ray diffraction (PXRD), transmission electronic microscopy (TEM), and energy dispersive X-rays spectroscopy (EDS). PXRD and TEM results of AgNPs showed the face central cubic structures and predominantly spherical structures with a size of 6.5 nm. EDS analysis confirms the elemental silver in nanoparticles. Moreover, the impact of the pH, as well as temperature, during the synthesis of AgNPs has also been investigated. At 25°C and pH 5, there was no significant peak for AgNPs in the absorption spectra. However, with an increase in temperature from 25°C to 85°C and pH 5 to pH 11, particles started attaining the spherical shape of different sizes due to an increase in the reduction rate. The AgNPs displayed effective results against selected pathogenic strains, Pseudomonas aeruginosa (MTCC 424), Methicillin-resistant Staphylococcus aureus (ATCC 43300), and fungus Candida albicans (KACC 30003). The prepared AgNPs exhibited excellent antioxidant activity and catalytic reduction of methyl orange with the pseudo-first-order rate constant of 3.9 × 10 −3 .
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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 | 0,000 |
| 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 ».