Enhanced degradation of phenanthrene in a solid–liquid two‐phase partitioning bioreactor via sonication
Notice bibliographique
Résumé
The current article examined the feasibility of inducing improved delivery and degradation of phenanthrene in a solid-liquid partitioning bioreactor system at bench scale by means of ultrasonic energy input. Initial degradation rates of phenanthrene by a microbial consortium, delivered from Desmopan, were improved 2.7-fold in the presence of sonication relative to unsonicated controls. Results demonstrated that an operating window involving on/off sonication cycling improved substrate delivery and rational selection of ultrasound cycling profiles could lead to even further enhancements. Additionally, all results were obtained in a conventional bioreactor with commercial ultrasonic equipment and a commercially available polymer. Subsequent DGGE analysis demonstrated that the sonication cycles selected maintained consortium compositions, relative to control cases, and suggest that exposure would not reduce degradative capabilities under the periods of irradiation examined. Finally, consortium members were identified as belonging to the Pandoraea, Sphingobium, and Pseudoxanthomonas genera. Comparison of genetic sequences in the Ribosomal Database Project revealed that some of the bacterial members, identified at the strain level, had been previously observed in PAH degradations, while others have been reported only in the degradation of other aromatics, such as pesticides.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».