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百里香和迷迭香提取物的抗菌活性
简介。在过去的几十年中，抗生素在治疗人类和动物的细菌感染方面发现了广泛的应用，并且它们被用作农业中的生长促进剂。然而，各种环境中抗生素耐药细菌物种的不断增长对细菌感染的靶向治疗构成了重大挑战。在某些地区，这种细菌耐药性激增背后的驾驶员是抗生素的使用。植物提取物及其活性化合物长期以来已被重新识别为其抗菌特性，并且经常被用于传统医学来对抗致病细菌。近年来，由于耐药性的出现以及与化学抗微药物相关的副作用，科学研究的重点已转向探索从植物衍生的生物活性物质。本质上，植物代表了庞大的潜在有益化学物质的储层，到目前为止，其中只有一小部分。这项工作的目的是确定百里香和迷迭香提取物的抗菌活性。材料和方法。Thyme and rosemary extracts were evaluated for their antimicrobial activity against a range of microorganisms, including Gram-positive bacteria ( Staphylococcus aureus, Bacillus cereus, Enterococcus faecalis, Geobacillus stearothermophilus ), Gram-negative bacteria ( Escherichia coli, Acinetobacter baumannii ）和酵母（白色念珠菌）。此方法是评估微生物活性的可靠手段。结果。结论。为了确保这些生物化合物的抗菌测试质量，采用了CLSI标准（临床和实验室标准研究所）的标准化井方法。在评估进行抗菌筛查后获得的结果后，发现两种乙醇提取物都对革兰氏阴性细菌和革兰氏阴性菌以及念珠菌的真菌都有影响。在G. stearothothomophi-lus（27.0 mm）和金黄色葡萄球菌（21.3 mm）中记录了最大的迷迭香提取物抑制区域。百里香提取物在细菌S.金黄色葡萄球菌（抑制区的直径26.3 mm）和蜡状芽孢杆菌（具有抑制区的直径为25.3 mm）上更为活跃。与迷迭香提取物（19.0 mm）相比，百里香提取物（29.3 mm）的抗真菌活性更为明显。与革兰氏阴性微生物相比，两种提取物在革兰氏阳性微生物上均表现出更高的活性。我们的数据证实迷迭香和百里香提取物具有抗菌和抗真菌活性。提取的百里香和迷迭香具有在不同浓度下抑制和灭活微生物的潜力。植物的天然抗菌剂可用于食品和制药行业，以预测病原体的生长和变质微生物，并提高保质期和稳定性。鉴于其抗菌特性，这些基于植物的产品为传统保存方法提供了令人信服的替代品，并使用化学防腐剂和添加剂。广泛的研究表达了它们在减少细菌和酵母菌生长方面的疗效。
摘要
*介绍作者：prashantn2001@nitte.edu.edu.in简介：鞘糖体具有更好的药物保留特性，并且对酸水解的弹性更大。siRNA大多用于癌症治疗中的转录后基因表达沉默。肺癌的阿霉素。 目标与目标：用于治疗肺癌的siRNA和阿霉素的鞘糖体的配方和评估。 方法：研究表明了如何使用3 2完整的阶乘设计来优化Bcl2 Si RNA-阿霉素的Sphiongosomes来治疗肺癌。 纳米形式的鞘糖体是使用薄膜水合过程制备的，并使用3 2完整的阶乘设计与可取性函数进行了优化。 评估了夹层有效性和囊泡尺寸数据。 TEM预测配方的大小，DSC和FTIR将检查进行热稳定性，血清稳定性和进行不育。 结果：发现该配方是球形的，平均直径为263.4 nm，PDI为0.198，夹层效率为69.2和-33.4 MV Zeta电位。 TEM的结果证明了200 nm粒径。 dsc和FTIR的物理混合物和配方的结果根据血清稳定性在范围内，该配方对核酸酶消化具有抗性12小时。 一项不育测试证明了该配方是无菌的摘要和结论：结果证实，鞘体体发育中的QBD方法可以改善配方过程。 该方法导致下降肺癌的阿霉素。目标与目标：用于治疗肺癌的siRNA和阿霉素的鞘糖体的配方和评估。方法：研究表明了如何使用3 2完整的阶乘设计来优化Bcl2 Si RNA-阿霉素的Sphiongosomes来治疗肺癌。纳米形式的鞘糖体是使用薄膜水合过程制备的，并使用3 2完整的阶乘设计与可取性函数进行了优化。夹层有效性和囊泡尺寸数据。TEM预测配方的大小，DSC和FTIR将检查进行热稳定性，血清稳定性和进行不育。结果：发现该配方是球形的，平均直径为263.4 nm，PDI为0.198，夹层效率为69.2和-33.4 MV Zeta电位。TEM的结果证明了200 nm粒径。dsc和FTIR的物理混合物和配方的结果根据血清稳定性在范围内，该配方对核酸酶消化具有抗性12小时。一项不育测试证明了该配方是无菌的摘要和结论：结果证实，鞘体体发育中的QBD方法可以改善配方过程。该方法导致下降
基于计算机视觉方法的智能手机跟踪手动障碍
摘要。本文介绍了使用基于智能手机的计算机视觉技术来诊断手动障碍的经济高效，高效且可访问的解决方案的开发。它突出了使用TOF相机数据与RG数据和机器学习算法相结合的想法，以准确识别四肢和运动，这克服了传统运动识别方法的局限性，改善了康复和降低专业医疗设备的高成本。使用智能手机和先进的计算方法的无处不在，该研究提供了一种新的方法来提高运动障碍诊断的质量和可及性，为未来的研究和在临床实践中的研究和应用提供了有希望的方向。
