Novel biological and chemical methods of chitin extraction from crustacean waste using saline water
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Several techniques have been proposed to recover chitin from shrimp waste using large amounts of freshwater and chemicals. The standard chemical recovery of chitin was first compared by replacing fresh water with seawater. In addition, a biotechnological process with Bacillus subtilis (B1) and Bacillus licheniformis (B2) using seawater during all steps of chitin extraction was studied. RESULTS The demineralization rate (DM) was statistically significant when using seawater (P=0.000020) and chemical recovery in comparison with deproteinization (DP). Increasing HCl concentration (from 1 to 1.28 mol L−1) and reaction time (from 60 to 90 min) resulted in DM similar to fresh water (P>0.05). Highest DP rates were obtained with crude protease (B1; DP ≈74%) and (B2: DP ≈84%), when fermentation was carried out for 24 h at an enzyme/substrate ratio of 2. Maximum DP was reached (≈79% for B1 and ≈ 82% for B2) after 15 days, while DM ranged between 55 and 60%. CONCLUSION Combined enzymatic DP (with B2) followed by a chemical DM process was used to produce chitin (DP≈84%, DM≈94%) which, on transformation to chitosan, showed a degree of deacetylation equivalent to ≈ 71%. This combined approach using seawater could transform crustacean waste into chitin products of commercial value. © 2015 Society of Chemical Industry
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».