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Enregistrement W2039421645 · doi:10.2166/wst.2008.004

Production of thermostable protease enzyme in wastewater sludge using thermophilic bacterial strains isolated from sludge

2008· article· en· W2039421645 sur OpenAlexafffund
Jean Philippe Chenel, R.D. Tyagi, Rao Y. Surampalli

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEnzyme Production and Characterization
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésThermophileWastewaterProteasePulp and paper industrySewage sludgeChemistryWaste managementEnvironmental scienceSewage treatmentEnzymeMicrobiologyEnvironmental engineeringBiologyBiochemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The volume of sludge produced annually is very high and poses serious disposal problems. The traditional methods of sludge disposal produce secondary pollutants. Therefore, the alternate or suitable solution is reuse of sludge in an ecofriendly approach. Biotechnology is an interesting tool to add value to the processes involved in wastewater and wastewater sludge disposal/reuse. In this context, a study was carried out on thermophilic bacterial strains that produce thermostable proteases. The bacterial strains were first isolated from municipal wastewater sludge. In contrast to the conventional strains used in industries, like Bacillus sp., the new strains were Gram-Negative type. In semi-synthetic medium, a maximal protease activity of 5.25 IU/ml (International Unit per ml) was obtained at a pH of 8.2 and at a temperature of 60 degrees C, which is higher than the stability temperature of 37 degrees C for a similar protease obtained from the conventional producer Bacillus licheniformis. Moreover, growth and protease activity of the strains were tested in wastewater sludge. It is expected that the complexity of sludge could stimulate/enhance the protease production and their characteristics. In conclusion, reuse of wastewater sludge will help to reduce their quantity as well as the value-added products produced will replace chemical products used in industries.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,457

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations17
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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