Study of antimicrobial activity of zinc oxide nanoparticles and Phenol extract from Nigella Sativa L.
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study investigate the antibacterial activity of phenol extract from Nigella Sativa L and Zno nanoparticles toward staphylococcuse aureas and Escherichia coli. Objective: Detecting the phytochemical of plant by using reagent, separation phenol compound from alcohol extract and studding antibacterial of phenol extract and Znonanoparticl. Patients and methods: the antibacterial test detected by disc diffusion methods at concentration ( 25,50,75 and 100 mg/ml ) for phenol extract , while Zno nanoparticles at concentration (0.2 , 0.3, 0.4 and 0.5 mg/ml). Results: the inhibition zone of phenol extract in concentration 25 mg/ml was 16.11 mm, 15.11 mm for S. aureus, E .coli respectively, while concentration 50 mg/ml in S. aureus, E.coli 17.44mm, 16.12mm respectively, while concentration 75mg/ml in S. aureus 19.22mm, E.coli 18.34 mm , concentration 100 mg/ml in S. aureus 21.12mm, E.coli 20.12 mm. While the inhibition zone of Zno nanoparticles was 1.23 mm, 2.23 mm against S. aureus ,E .coli respectively with concentration0.2 mg/ml, while concentration 0.3mg/ml in S. aureus 1.99mm, E.coli 3.54mm, while concentration 0.4mg/ml in S. aureus 2.76mm, E.coli 4.11 mm , concentration 0.5 mg/ml in S. aureus 3.65, E.coli 4.11 mm. Conclusion: This effect due to the ability of ZnO nanocomposite to disrupt genes for resistance to oxidative stress, and increase the ROS, which contributes to eradication of bacteria by stimulating macrophages and production of cytokines. Also disrupt the bacterial cell wall (positive, negative) by affecting the osmosis of the cell wall, so the cells treated with this compound appear wrinkled and irregular in shape.
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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 ».