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Este estudio demuestra que la combinación de presión hidrostática ultraalta con micelas de saponina de té mejora significativamente la extracción de naringina de la cáscara de pomelo al dislocar simultáneamente la matriz tisular y solubilizar el flavonoide, logrando un rendimiento y una eficiencia energética superiores en comparación con los métodos convencionales.
Este estudio presenta la síntesis y caracterización de un nanocompuesto de nanopartículas de plata funcionalizadas con curcumina, el cual es ecológico y sirve como un quimiosensor sensible y selectivo para la detección de iones de Cadmio (II) tóxicos en agua y efluentes industriales con un límite de detección de 0.0013 ppm.
Este estudio establece métodos de huella digital por HPTLC reproducibles y específicos de clase para la estandarización cualitativa de extractos hidroalcohólicos de *Gymnema sylvestre* y *Berberis aristata*, resolviendo e identificando con éxito saponinas triterpenoides y alcaloides de protoberberina clave para asegurar la confirmación de la identidad de lote a lote para estas hierbas antihiperglucemiantes coformuladas.
Se sintetizó un nuevo complejo de cobre de valencia mixta (I/II) que presenta un marco unidimensional único puenteado por ligandos de cloruro y dicianamida, el cual fue caracterizado estructuralmente y demostró una actividad antibacteriana mejorada contra cepas bacterianas en comparación con su ligando hidrazona libre.
Este artículo presenta una técnica de nanopintura eléctrica inducida ópticamente, escalable y de bajo costo, que utiliza un fenómeno de carga superficial persistente para patronar diversos materiales funcionales, incluyendo bacterias vivas y nanopartículas, con una precisión de 140 nm sobre áreas de escala centimétrica en soluciones acuosas.
Este artículo presenta HyDB, un corpus exhaustivo y de condiciones resueltas de 40.929 mediciones de actividad de la hidrolasa PET que ancla los datos a huellas dactilares de secuencias únicas y registra explícitamente las condiciones de reacción, los niveles de evidencia y la procedencia sin imputar valores faltantes.
Este artículo presenta un marco de aprendizaje automático informado por la física que identifica con éxito estructuras de zeolitas a partir de patrones de difracción de rayos X experimentales limitados e imperfectos mediante la combinación de aumentación de datos realistas con redes neuronales convolucionales multiescala, cerrando así la brecha entre la simulación y el experimento y permitiendo el análisis automatizado en entornos de investigación con recursos limitados.
Este estudio utiliza la espectrometría de masas por imagen y la movilidad iónica atrapada para mapear las vías de biotransformación espacialmente organizadas del benzalconio en biopelículas de aguas residuales, revelando microdominios químicos distintivos para los productos de transformación y proporcionando un marco para optimizar la eliminación de microcontaminantes.
Este estudio presenta un flujo de trabajo de aprendizaje profundo multimodal y consciente de la fiabilidad que integra datos de CIM estandarizados con cuantificación de la incertidumbre y modelado de zona gris para priorizar y validar eficazmente candidatos de productos naturales contra *Candida albicans* para su seguimiento experimental.
El artículo presenta NMRAgent, un agente de razonamiento evidencial impulsado por modelos de lenguaje extensos que supera las limitaciones de interpretabilidad y generalizabilidad de los métodos actuales de IA en la elucidación de estructuras moleculares basadas en RMN al combinar la recuperación de bases de datos, la generación de novo y la verificación espectral para lograr una precisión superior en andamiajes novedosos e identificar con éxito productos naturales desconocidos.