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Questo studio dimostra che la combinazione di un'altissima pressione idrostatica con micelle di saponina del tè potenzia significativamente l'estrazione di naringina dalla buccia di pomelo, disperdendo simultaneamente la matrice tissutale e solubilizzando il flavonoide, ottenendo una resa e un'efficienza energetica superiori rispetto ai metodi convenzionali.
Questo studio presenta la sintesi e la caratterizzazione di un nanocomposito di nanoparticelle d'argento funzionalizzate con curcumina, ecosostenibile, che funge da chemosensore sensibile e selettivo per il rilevamento di ioni tossici di Cadmio (II) in acqua e nei reflui industriali con un limite di rilevamento di 0,0013 ppm.
Questo studio stabilisce metodi di fingerprinting HPTLC riproducibili e specifici per classe per la standardizzazione qualitativa di estratti idroalcolici di *Gymnema sylvestre* e *Berberis aristata*, risolvendo e identificando con successo i principali saponine triterpenoidi e alcaloidi protoberberinici per garantire la conferma dell'identità da lotto a lotto per queste erbe co-formulante antiiperglicemiche.
È stato sintetizzato un nuovo complesso misto di valenza rame(I/II) caratterizzato da un'unica struttura unidimensionale a ponte tramite leganti cloruro e dicianammide, caratterizzato strutturalmente e dimostrato una maggiore attività antibatterica contro ceppi batterici rispetto al suo ligando idrazone libero.
Questo articolo introduce una tecnica di nano-pittura elettrica indotta otticamente, scalabile e a basso costo, che utilizza un fenomeno di carica superficiale persistente per decorare diversi materiali funzionali, inclusi batteri vivi e nanoparticelle, con una precisione di 140 nm su aree di scala centimetrica in soluzioni acquose.
Questo articolo introduce HyDB, un corpus completo e risolto per condizione di 40.929 misurazioni dell'attività delle idrolasi PET che ancora i dati a impronte digitali di sequenza uniche e registra esplicitamente le condizioni di reazione, i livelli di evidenza e la provenienza senza imputare valori mancanti.
Questo articolo presenta un framework di apprendimento automatico informato dalla fisica che identifica con successo strutture zeolitiche da modelli di diffrazione di raggi X sperimentali limitati e imperfetti, combinando un aumento dei dati realistico con reti neurali convoluzionali multi-scala, colmando così il divario tra simulazione ed esperimento e consentendo l'analisi automatizzata in ambienti di ricerca con risorse limitate.
Questo studio utilizza la spettrometria di massa imaging e la mobilità ionica a trappola per mappare i percorsi di biotrasformazione spazialmente organizzati del benzalconio nei biofilm delle acque reflue, rivelando distinti microdomini chimici per i prodotti di trasformazione e fornendo un quadro per ottimizzare la rimozione dei micropollutanti.
Questo studio presenta un workflow di deep learning multimodale e consapevole dell'affidabilità che integra dati MIC standardizzati con la quantificazione dell'incertezza e la modellazione della zona grigia per dare priorità e validare efficacemente i candidati prodotti naturali contro *Candida albicans* per il successivo follow-up sperimentale.
Il documento presenta NMRAgent, un agente di ragionamento evidenziale basato su grandi modelli linguistici che supera i limiti di interpretabilità e generalizzabilità degli attuali metodi di IA nell'elucidazione della struttura molecolare basata su NMR, combinando il recupero da database, la generazione de novo e la verifica spettrale per raggiungere una precisione superiore su nuovi scaffold e identificare con successo prodotti naturali sconosciuti.