Enzymatic Removal of Phenol and Chlorophenols Using Soybean Seed Hulls
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Soybean peroxidase (SBP), (EC 1.11.1.7) can be readily extracted from soybean seed hulls. This study reports on the direct use of soybean seed‐hull extracts for the bioremediation of phenolic wastes. The crude SBP extract from the hulls, like pure soybean peroxidase, is catalytically active in a broad range of pH and temperatures. As SBP is gradually released into the aqueous solution from seed hulls, the direct use of soybean seed hulls can reduce SBP inactivation by H2O2 and enhance the utilization efficiency of SBP through the slow release of the enzyme from the seed hulls. However, large doses of soybean seed hulls were found to be ineffective in phenol removal. Gradual additions of H2O2 in combination with the SBP released from the hulls were applied to optimize the bioremediation. Since the crude extract contains a mixture of multiple soybean proteins, soybean seed hull slurry required a higher concentration of H2O2 to remove the phenolic substrates than did the purified enzyme. Under the experimental conditions, 80 % of phenol (10.6 mM), 96 % of 2‐chlorophenol (3.9 mM), 95 % of 2,4‐dichlorophenol (3.1 mM), and 94 % of mixed phenol and chlorophenols were removed using soybean seed hulls in a single batch reactor. These results demonstrate that soybean seed hulls, compared to purified SBP, may be a more cost‐effective alternative in the enzymatic removal of phenolic compounds through polymerization reactions.
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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 ».