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Este estudo demonstra que a combinação de pressão hidrostática ultra-alta com micelas de saponina de chá aumenta significativamente a extração de naringina da casca de pomelo ao desestruturar simultaneamente a matriz tecidual e solubilizar o flavonoide, alcançando rendimento e eficiência energética superiores em comparação aos métodos convencionais.
Este estudo apresenta a síntese e caracterização de um nanocompósito de nanopartículas de prata funcionalizadas com curcumina, ecologicamente correto, que serve como um quimiossensor sensível e seletivo para a detecção de íons de Cádmio (II) tóxicos em água e efluentes industriais, com um limite de detecção de 0,0013 ppm.
Este estudo estabelece métodos de perfil de HPTLC reprodutíveis e específicos para a classe para a padronização qualitativa de extratos hidroalcoólicos de *Gymnema sylvestre* e *Berberis aristata*, resolvendo e identificando com sucesso saponinas triterpenoides e alcaloides protoberberínicos fundamentais para garantir a confirmação da identidade lote a lote para estas ervas antihiperglicêmicas coformuladas.
Um novo complexo de cobre(I/II) de valência mista apresentando uma estrutura unidimensional única pontuada por ligantes cloreto e dicianamida foi sintetizado, caracterizado estruturalmente e demonstrou atividade antibacteriana aumentada contra cepas bacterianas em comparação com o seu ligante hidrazona livre.
Este artigo apresenta uma técnica de nanopintura elétrica induzida opticamente, escalável e de baixo custo, que utiliza um fenômeno de carregamento superficial persistente para padronizar diversos materiais funcionais, incluindo bactérias vivas e nanopartículas, com precisão de 140 nm sobre áreas de escala centimétrica em soluções aquosas.
Este artigo apresenta o HyDB, um corpus abrangente e de condições resolvidas de 40.929 medições de atividade de hidrolases de PET que ancora os dados a impressões digitais de sequências únicas e registra explicitamente os níveis de evidência, condições de reação e procedência sem imputar valores ausentes.
Este artigo apresenta uma estrutura de aprendizado de máquina informada pela física que identifica com sucesso estruturas de zeólitas a partir de padrões de difração de raios X experimentais limitados e imperfeitos, combinando aumento de dados realistas com redes neurais convolucionais multiescala, preenchendo assim a lacuna entre simulação e experimento e permitindo a análise automatizada em ambientes de pesquisa com recursos limitados.
Este estudo utiliza espectrometria de massa de imagem e mobilidade iônica aprisionada para mapear as vias de biotransformação espacialmente organizadas do benzalcônio em biofilmes de águas residuais, revelando microdomínios químicos distintos para os produtos de transformação e fornecendo uma estrutura para otimizar a remoção de micropoluentes.
Este estudo apresenta um fluxo de trabalho de aprendizado profundo multimodal e consciente da confiabilidade que integra dados de CIM padronizados com quantificação de incerteza e modelagem de zona cinzenta para priorizar e validar efetivamente candidatos de produtos naturais contra *Candida albicans* para acompanhamento experimental.
O artigo apresenta o NMRAgent, um agente de raciocínio evidencial alimentado por grandes modelos de linguagem que supera as limitações de interpretabilidade e generalização dos métodos atuais de IA na elucidação de estruturas moleculares baseadas em RMN ao combinar recuperação de banco de dados, geração de novo e verificação espectral para alcançar precisão superior em novos andaimes e identificar com sucesso produtos naturais desconhecidos.