Influence of the chemical structure on the biodegradability of acids yellow 17, violet 7 and orange 52 byPseudomonas putida
Notice bibliographique
Résumé
In the present study, the textiles azo dyes acids orange 52 (AO52), yellow 17 (AY17) and violet 7 (AV7) were degraded by Pseudomonas putida mt-2 in mineral medium at concentration up to 100 mg/l. The culture media were completely (case of AO52) or partially (case of AY17 and AV7) decolourised under static incubation, this faster than under continuous shaking incubation. Decolourisation kinetic by intact cells indicated that AO52 disappeared completely and faster than the two other azo dyes. To understand the differentiated action of this bacterium on the three dyes, cell-free extracts activity was assessed and compared for each couple of dyes “inductor-substrate”. Results showed the same halfsaturation constant Km for a given dye as a substrate whatever the dye inductor, from where the assumption of a same protein with nonspecific azoreductase activity. The enzyme showed slightly more affinity for AO52 than for AY17 and AV7, but especially weaker specific activities against these two last dyes independently of the inductor. Finally, AO52 would be the best azoreductase inductor among the three tested dyes. These results indicated that the level as well the induction as the specificity of the azoreductase activity seems to be strongly dependent on the chemical structure of the dyes.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».