Enhancement of a two‐phase partitioning bioreactor system by modification of the microbial catalyst: Demonstration of concept
Notice bibliographique
Résumé
Application of two-phase partitioning bioreactors (TPPB) to the degradation of phenol and xenobiotics has been limited by the fact that many organic compounds that would otherwise be desirable delivery solvents can be utilized by the microorganisms employed. The ability to metabolize the solvent itself could interfere with xenobiotic degradation, limiting remediation efficiency, and hence represents a microbial characteristic incompatible with process goals. To avoid the issue of bioavailability, previous TPPB applications have relied on complex and often expensive delivery solvents or suboptimal catalyst-solvent pairings. In an effort to enhance TPPB activity and applicability, a genetically engineered derivative of Pseudomonas putida ATCC 11172 mutated in its ability to utilize medium-chain-length alcohols was generated (AVP2) and applied as the catalyst within a TPPB system with decanol as the delivery solvent. Kinetic analysis verified that the genetic alteration had not negatively affected phenol degradation. The volumetric productivity of AVP2 (0.48 g/L x h(-1)) was equivalent to that seen for wild-type ATCC 11172 (0.51 g/L x h(-1)), but a comparison of initial cell concentrations and yields revealed an improved phenol-degrading efficiency for the mutant under process conditions. Yield coefficients, cell dry weight, and viable count determinations all confirmed the stability of the modified phenotype. This work illustrates the possibilities for TPPB process enhancement through a careful combination of genetic modification and solvent selection.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».