A systematic approach with machine learning and a genetic algorithm for the microwave-assisted synthesis of antibacterial ZIF-8 nanoparticles
Sistematik bir yaklaşım ile makine öğrenimi ve genetik algoritma kullanarak antibakteriyel ZIF-8 nanopartiküllerin mikrodalga yardımlı sentezi
- Tez No: 677332
- Danışmanlar: PROF. DR. SADRİYE OSKAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 87
Özet
Metal Organik Çerçeveler (MOF'ler), çok yüksek yüzey alanlarına sahip organik ligandlarla köprülenmiş inorganik dizilerden oluşan gözenekli malzemelerdir. Ayrıca MOF'ler, gözenekli koordinasyon polimerleri olarak da bilinir. Yapısal çeşitliliği ve esnekliği nedeniyle MOF'ler, nanotanecikler, kuantum noktaları, polioksometalatlar, enzimler ve polimerler gibi diğer fonksiyonel malzemelerin immobilizasyonu veya kapsüllenmesi için ideal barındırma platformlarıdır. MOF'lar, kimyasal yapıların güzelliğini ve organik ve inorganik kimyayı, olağanüstü yüksek yüzey alanlarını, ayarlanabilir gözenek boyutlarını, yüksek kararlılığı, biyouyumluluğu ve pH'a duyarlı salım davranışını, yapısal esnekliği ve uyarlanabilir iç yüzey özelliklerini birleştirme gücünü göstermektedir. MOF'lar bu benzersiz yapıları ile, gaz ayırma, gaz adsorpsiyonu, saflaştırma filtreleri, membranlar, ilaç salımı, antimikrobiyal filtreler, ve kimyasal sensörler gibi çeşitli uygulamalarda büyük ilgi görmektedir. Zeolitik imidazolat çerçeveleri (ZIF'ler), MOF'ların bir alt sınıfını oluşturur. ZIF'ler, çinko ve kobalt metal iyonlarının imidazol tipi ligandlarla kopolimerizasyonu ile elde edilir. Bu çalışmada ZIF-8, sentezindeki iki ana bileşen olan çinko kaynağı (inorganik düğüm: Zn2+) ve bağlayıcı ligand (mIM = 2-metilimidazolat) kopolimerizasyonu ile sentezlenmiştir. ZIF-8'in yapısındaki çinko iyonlarının konumu serttir, ancak 2metilimidazol bağlayıcılar gözenek açıklığının boyutunu değiştirir ve Zn-Zn ekseninde dönerek esneklik sağlar. Metal iyonları ve bağlayıcı ligandlar tarafından oluşturulan bu kafes yapısı ZIF-8'e eklenir; Yüksek gözeneklilik, yüksek yüzey alanı, ısıl direnç, açık gözenekli çerçeve, yapısal esneklik, yapısal sertlik ve yüksek sıcaklıktaki alkali su ve organik çözücülere karşı kimyasal direnç gibi çeşitli özellikler sağlar. ZIF-8'in antibakteriyel ajanları olarak tanımlanan Zn2+ iyonları ve 2metilimidazol'ün yapıya antibakteriyel aktivite sağladığı da bilinmektedir. ZIF-8'ler, esas olarak hidrofobik metil grupları ile dekore edilmiş yapıları nedeniyle suyu sevmeyen bir yapıya sahiptirler. Ligandın koordineli metil grubu, açık gözenekli çerçevenin oluşumunda önemli bir rol oynar ve bu etki, ZIF-8'lerin mükemmel suya dayanıklılığından ve hidrofobik karakterinden sorumludur. Literatürde yapılan çalışmalarda, bu çeşitli yapısal özelliklerin ZIF-8'in sentez koşullarına, sentez yöntemine ve tanecik boyutuna bağlı olarak değiştiği belirtilmektedir. Bu çalışmada, mikrodalga destekli sentezlenen ZIF-8 nanotanecikler (NP), doğru sentez koşullarını bulan Materialscloud-Synthesis Condition Finder programı kullanılarak sentezlenmiştir. ZIF-8 NP'lerin sentezi için metal kaynağı olarak çinko asetat dihidrat, organik ligand olarak 2-metilimidazol ve ayrıca ana bileşenlere ek, modülatör olarak setrimonyum bromür kimyasalı seçilmiştir. ZIF-8 NP sentez koşullarını veren program, makine öğrenmesi ve bir genetik algoritma ile geliştirilmiş üç adımdan oluşan sistematik bir yaklaşıma sahiptir. Programın ilk adımında sentezlenecek numune sayısı, numune değişkenleri (sıcaklık, reaktant oranı, metal, zaman, modülatör, çözücü vb.) ve değişken aralıklarının programa girilmesiyle birlikte program, bu koşullar çerçevesinde her numune için sentez koşullarını oluşturmuştur. Program tarafından oluşturulan koşullar altında sentezlenen numunelerin sonuçları, uygunluk değeri hesaplanarak programın ikinci adımına girilmiştir. Program, bu sonuçları genetik bir algoritma ile iyileştirerek yeni koşullar oluşturmuştur. İlk iki adımda hesaplanan uygunluk değerleri programın üçüncü adımına yüklendiğinde, bu uygunluk değerlerine göre, deney için değişkenlerin önemi bir grafikle program tarafından verilmiştir. Böylece, her numune için en önemli değişkenin başarıyla ZIF-8 sentezlemek için etkisi incelendiğinde, bir sonraki deney için değişken aralığında ayarlamalar yapılmıştır. Bu sistematik yaklaşım, sonuçları iyileştiren üç deneyle tekrarlanmıştır. Her deney, bir önceki deneyin sonucuna bağlı olarak ilerletilmiştir. Deney sonucunda elde edilen önemli değişkene bağlı olarak, bir sonraki deneyde ilk adımda yeni değişken aralıkları girilmiştir. Bu gerekli adımlar tekrarlanarak yapılan deneyler sonunda daha başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Deneysel çalışmanın sonunda, ilk deneyde koşulları verilen 40 numuneden sadece 15 başarılı ZIF-8 NP sentezlenirken, ikinci deneyde 20 numuneden 13 başarılı ZIF-8 NP sentezlenmiştir, üçüncü ve son deneyde 20 örnekte 17 başarılı ZIF-8 NP sentezlenmiştir. Tüm deneyler sonucunda bu çalışma, program desteği ile sentez stratejilerinin sistematik olarak nasıl geliştirildiğini, doğru sentez koşullarını bulma sorununa nasıl yaklaşılacağını ve makine öğrenimi kullanılarak sentez koşullarının nasıl iyileştirildiğini göstermektedir. Sonuçlara göre bu çalışmanın başında hedeflenen değişkenler için optimum sentez aralıklarının bulunduğu gösterilmiştir. Sentezlenen numuneler, X-ışını kırınım analizi (XRD) ve Dinamik ışık saçılması (DLS) analizi ile karakterize edilmiş ve bu sonuçlar ışığında uygun özellik gösteren bir numune seçilmiş ve taramalı elektron mikroskobu (SEM) ile morfolojisi sıvı mikrodilüsyon yöntemi ile de antibakteriyel özelliği belirlenmiştir. Bu çalışmada antibakteriyel etkisi test edilmek üzere literatür taraması sonucu 200 nm tanecik boyutlu ZIF-8 NP seçilmiştir. ZIF-8 nanotaneciklerinin Esherichia coli ve Staphylococcus aureus'a karşı antibakteriyel aktiviteleri sıvı mikrodilüsyon yöntemi ile analiz edilmiştir. Mikroplaka okuyucuda (BioTek Synergy HT) 600 nm'de 37 °C'de 16 saat inkübasyon sonunda okuma yapılmıştır. % İnhibisyon değerleri 4 mg / ml, 2 mg / ml, 1 mg / ml, 0.5 mg / ml ZIF-8 derişimlerinde hesaplanmıştır ve 4 mg / ml ZIF-8 derişiminde mikroorganizma gözlenmemiştir. Ayrıca, ZIF-8'in minimum bakterisidal derişimini belirlemek için, oyuklardan (ZIF-8 ve bakteriler dahil) alınan broth'lar, optik yoğunluk ölçümünden sonra Mueller Hinton Agar (MHA) plakalarında inkübe edilmiştir. Mueller Hinton Agar plakalarına göre, 37 ° C'de 24 saat sonra üremeyen minimum bakteri derişimi S. aureus için 4 mg / ml olarak bulunmuştur. Bununla birlikte, 4 mg / ml'de E. coli için hafif büyüme gözlemlenmiştir. Bu sonuçlarla, ZIF-8 NP numunesinin antibakteriyel uygulamalarda kullanımının uygun olduğu bulunmuştur. Deneysel çalışmanın sonuçları incelendiğinde, elde edilen nano taneciklerin homojen morfolojiye ve dar bir tanecik dağılımlarına sahip olduğu ve mikrodalga destekli sentez yöntemi seçiminin doğru olduğu görülmüştür. Çalışmada sentez stratejilerine program desteği ile sistematik olarak yaklaşıldığında, doğru sentez koşullarını bulma sorununa daha hızlı ulaşıldığı ve makine öğrenimi kullanılarak sentez koşullarının iyileştirildiği görülmüştür. Deney boyunca doğru sentez koşullarını bulma sorununa nasıl yaklaşılacağına dair bir önsezi geliştirme fikrine dayanan bu programın desteği ile deneysel çalışmaların kolaylaştırılacağı bu çalışmada gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Metal-Organic Frameworks (MOFs) are porous materials composed of inorganic arrays bridged with organic ligands that show record-breaking internal surface areas. MOFs are also known as porous coordination polymers. Created by a combination of organic and inorganic structures, MOFs are structures that combine exceptionally high surface areas, adjustable pore sizes, satisfactory stability, biocompatibility and pHsensitive release behaviour, structural flexibility and adaptable internal surface properties. Due to their structural diversity and flexibility, MOFs are ideal hosting platforms for immobilization or encapsulation of other functional materials such as nanoparticles, quantum dots, polyoxometallates, enzymes and polymers. These unique structures of MOFs have attracted great attention in a variety of applications such as gas separation, gas adsorption, purification filters, membranes, drug delivery, antimicrobial filters, and chemical sensors. Zeolitic imidazolate frameworks (ZIFs) form a subclass of MOFs. ZIFs are obtained by copolymerization of zinc and cobalt ions with imidazole type ligands. ZIF-8 synthesis was made by copolymerization of the two main components in its synthesis, the zinc source (Inorganic knot: Zn2+) and the organic ligand (mIM = 2methylimidazolate). The position of zinc ions in the structure of ZIF-8 is rigid, but 2methylimidazole binders change the size of the pore opening and provide flexibility by rotating in the Zn-Zn axis. This lattice structure formed by metal ions and organic binding ligands is attached to ZIF-8; It provides various properties such as high porosity, high surface area, thermal resistance, open-porous frame, structural flexibility, structural rigidity and chemical resistance against boiling alkaline water and organic solvents. It is also known that Zn2+ ions and 2-methylimidazole, which are defined as antibacterial agents of ZIF-8, provide antibacterial activity to the structure. ZIF-8s do not have an affinity for water mainly due to their structure decorated with hydrophobic methyl groups. The coordinated methyl group of the ligand plays an important role in the formation of the open-porous framework, and this effect is responsible for the excellent water stability and hydrophobic character of ZIF-8s. These various structural features are stated in the literature that ZIF-8 changes depending on the synthesis conditions, synthesis method and particle size. In this study, microwave-assisted synthesized ZIF-8 nanoparticles (NPs) were synthesized using the Materialscloud-Synthesis Condition Finder program, which developed an intuition on how to approach the problem of finding correct synthesis conditions. For the synthesis of ZIF-8 NPs, the following materials were selected, zinc acetate dihydrate as the metal source, 2-methylimidazole (mIM) as the organic ligand and also in addition to the main components, cetrimonium bromide (CTAB) chemical as modulators. The program, which gives the synthesis conditions of ZIF-8 nanoparticles, has a systematic approach consisting of three steps developed with machine learning and a genetic algorithm. By entering the number of samples to be synthesized, sample variables (temperature, reactant ratio, metal, time, modulator etc.) and the ranges of variables into the program, the program created synthesis conditions for each sample within the framework of these conditions. The results of the samples synthesized under the conditions were created by the program were entered into the program by calculating the fitness value. The program was created new conditions by improving these results with a genetic algorithm. The fitness values calculated in the first two steps were loaded into the third step of the program and the most important variable according to these values was given by the program. Thus, when the effect of the important variable was examined for each sample, adjustments in the variable range were made for the next experiment. This systematic approach was repeated with three experiments, improving the results. Each experiment was progressed depending on the result of the previous experiment. Depending on the important variable obtained as a result of the experiment, new variable ranges were entered in the first step in the next experiment. More successful results were obtained at the end of the experiments performed by repeating these necessary steps. Consequently, while only 15 successful ZIF-8 NPs were synthesized from 40 samples in the first experiment, 13 successful ZIF-8 NPs were synthesized from 20 samples in the second experiment, and 17 successful ZIF-8 NPs were synthesized from 20 samples in the last experiment. As a result of all experiments, this study shows, with program support, how synthesis strategies were developed systematically, how to approach the problem of finding the right synthesis conditions, and how synthesis conditions were improved using machine learning. It was shown that the optimum synthesis ranges for the variables targeted at the beginning of this study were found according to the results. The synthesized samples were characterized by X-ray diffraction analysis (XRD) and Dynamic light scattering (DLS) analysis and antibacterially tested ZIF-8 NPs was analyzed by scanning electron microscopy (SEM). In this study, the antibacterial properties of ZIF-8 NPs were tested and it was decided to conduct an antibacterial test on 200 nm-particle sized ZIF-8 NPs based on the literature studies. The antibacterial activities of ZIF-8 nanoparticles against Esherichia coli and Staphylococcus aureus were analyzed by the broth microdilution method. % Inhibition values were calculated 4 mg / ml, 2 mg / ml, 1 mg / ml, 0.5 mg / ml concentrations of ZIF-8 and no microorganism was observed at ZIF-8 concentration of 4 mg/ml. Also, to determine the minimum bactericidal concentration (MBC) of ZIF8, broths from wells (including ZIF-8 and bacteria) were incubated into Mueller Hinton Agar (MHA) plates after optical density measurement. According to the Mueller Hinton Agar plates, the minimum concentration of bacteria (MBC) that was not grown after 24 hours at 37 °C was 4 mg / ml for S. aureus. However, slight growth was observed for E. coli at 4 mg / ml. With these results, it was found that the synthesized ZIF-8 NPs are suitable for use in antibacterial applications. When the results of the experimental study were examined, it was seen that the selection of the microwave-assisted synthesis method was correct, as it was observed that the particles obtained had homogeneous morphology and narrow size distributions. In the study, it was observed that when the synthesis strategies were approached systematically with program support, the problem of finding the correct synthesis conditions was approached rapidly and synthesis conditions were improved by using machine learning. It has been shown in this study that the experimental studies will be facilitated with the support of this program, which is based on the idea of developing a hunch about how to approach the problem of finding the right synthesis conditions throughout the experiment.
Benzer Tezler
- Genetik algoritmaların meteorolojik uygulamaları
Başlık çevirisi yok
MEHMET ÖZTOPAL
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEKAİ ŞEN
- Agent-based modeling and simulation in hospital energy planning
Hastane enerji planlamasında ajan tabanlı modelleme ve simülasyon
ALİ KOÇ
Doktora
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERAP ULUSAM SEÇKİNER
- Gaz türbini kanat ucu geometrisinin aerodinamik ve ısıl optimizasyonu
Aerothermal optimization of axial gas turbine blade tip geometry
HIDIR MARAL
Doktora
Türkçe
2018
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ LEVENT ALİ KAVURMACIOĞLU
- Genetik programlama kullanılarak iki sınıflı tıbbi verilerin sınıflandırılması
Classification of medical data with two classes by using genetic programming
MUSBEHA AMAN BATO
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
BiyomühendislikErciyes ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET EMİN YÜKSEL
- Tüketici kredi risklerinin, meta-sezgisel yaklaşımlar ileiyileştirilmiş rastgele ormanlar yöntemi aracılığıyla değerlendirilmesi
Assessment of consumer credit risk via random forests method improved with a combined meta-heuristic approach
HAZAR ALTINBAŞ