Adsorption of Mixtures of Toxic Metal Ions Using Non-Viable Cells of <i>Saccharomyces Cerevisiae</i>
Notice bibliographique
Résumé
The use of waste biomaterial for the adsorption of heavy metal ions is an economically appealing alternative to conventional metal ion removal methods. In the present work, S. cerevisiae biomass has been shown to be capable of the simultaneous removal of more than 98% of Pb(II) ions, 60% of Zn(II) ions and up to 55% of Cu(II) ions from aqueous solutions in the 10–50 mg/ℓ concentration range. Model equations describing the removal efficiency of each metal ion were determined using Response Surface Methodology (RSM) with respect to operating conditions such as pH, initial metal ion concentration and biomass dosage. Characterization of the metal ion–biomass interactions responsible for biosorption was studied employing zeta potential measurements, BET, FT-IR and EDX techniques; these indicated that the uptake of metal ions by non-living yeast was a surface adsorption phenomenon. The results proved the involvement of an ion-exchange mechanism between the adsorbing metal ions and the cell walls. In the presence of the complete range of metal ions studied, yeast cells were more selective towards Pb(II) ions.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».