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Enregistrement W2071642022 · doi:10.1002/jctb.1514

A pseudo‐steady state model of the kinetics of laccase‐catalysed oxidation of aqueous phenol

2006· article· en· W2071642022 sur OpenAlexaff
Selvia Kurniawati, Jim A. Nicell

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Technology & Biotechnology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEnzyme-mediated dye degradation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSteady state (chemistry)LaccasePhenolKineticsChemistryCatalysisThermodynamicsTransformation (genetics)Biological systemPhysical chemistryOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A model has been developed to describe the kinetics of the oxidation of phenol by oxygen using laccase (EC 1.10.3.2) from Trametes versicolor as catalyst. The model incorporates an assumption, referred to as the pseudo‐steady state assumption, that at any instant during the reaction the enzyme achieves an approximate steady state distribution of its various forms around the catalytic cycle. The model was validated by comparing model predictions with experimental observations of phenol transformation and oxygen consumption over time. Excellent agreement was found between experimental data and model predictions. The pseudo‐steady state assumption had the advantage of reducing the complexity of the model equations to be solved while simultaneously maintaining the model's predictive ability. The pseudo‐steady state model was further simplified in accordance with specific initial conditions to provide a simplified method for the estimation of the model constants. Copyright © 2006 Society of Chemical Industry

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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,684

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations8
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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