Genetic characterization, nickel tolerance, biosorption, kinetics, and uptake mechanism of a bacterium isolated from electroplating industrial effluent
Notice bibliographique
Résumé
Electroplating industries in Madurai city produce approximately 49,000 L of wastewater and 1200 L of sludge every day revealing 687-5569 ppm of nickel (Ni) with other contaminants. Seventeen Ni-tolerant bacterial strains were isolated from nutrient-enriched effluents. Among them one hyper Ni accumulating strain was scored and identified as Bacillus cereus VP17 on the basis of morphology, biochemical tests, 16S rDNA gene sequencing, and phylogenetic analysis. Equilibrium data of Ni(II) ions using the bacterium as sorbent at isothermal conditions (37 °C) and pH 6 were best adjusted by Langmuir (R(2) = 0.6268) and Freundlich models (R(2) = 0.9505). Experimental validation reveals Ni sorption takes place on a heterogeneous surface of the biosorbent, and predicted metal sorption capacity is 434 ppm. The pseudo-second-order kinetic model fitted the biosorption kinetic data better than the pseudo-first-order kinetic model (R(2) = 0.9963 and 0.3625). Scanning electron microscopy, energy dispersive X-ray, and Fourier transform infrared spectroscopy studies of the bacterial strain with and without Ni(II) ion reveals the biosorption mechanism. The results conclude possibilities of using B. cereus VP17 for Ni bioremediation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».