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Enregistrement W2000507049 · doi:10.1002/elsc.200820237

Mechanism of Biosorption of Heavy Metals by <i>Mucor rouxii</i>

2008· article· en· W2000507049 sur OpenAlexaff
Guangyu Yan, T. Viraraghavan

Notice bibliographique

RevueEngineering in Life Sciences · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiosorptionChemistryNuclear chemistryMetal ions in aqueous solutionPhosphateCadmiumZincMetalBiomass (ecology)Aqueous solutionAmine gas treatingBiochemistryOrganic chemistryAdsorptionBiologySorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fungi such as Aspergillus niger and Mucor rouxii are capable of removing heavy metals from aqueous solutions. The role various functional groups play in the cell wall of M. rouxii in metal biosorption of lead, cadmium, nickel and zinc was investigated in this paper. The biomass was chemically treated to modify the functional carboxyl, amino and phosphate groups. These modifications were examined by means of infrared spectroscopy. It was found that an esterification of the carboxyl groups and phosphate and a methylation of the amine groups significantly decreased the biosorption of the heavy metals studied. Thus, the carboxylate, amine and phosphate groups were recognized as important in the biosorption of metal ions by M. rouxii biomass. The role the lipids fraction play was not significant. The study showed that Na, K, Ca and Mg ions were released from the biomass after biosorption of Pb, Cd, Ni and Zn, indicating that ion exchange was a key mechanism in the biosorption of metal ions by M. rouxii biomass.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,441

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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