Spherical Alginate Granules Formulated for Quick-Release Active Subtilisin
Notice bibliographique
Résumé
Novel attrition-resistant and spherical enzyme granules encapsulating active subtilisin were formed by emulsification of 2% alginate sol loaded with active enzyme, instantaneous gelation triggered through in situ release of Ca(2+) (internal gelation), particle separation, and finally acetone extractive drying. Granular subtilisin was highly active, readily dispersible, and mechanically robust. This technique serves as a new and attractive alternative to established enzyme granulation processes, such as fluid bed coating, extrusion followed by marumerization, drum granulation, or prilling, for use in industrial enzyme applications such as detergents, textile manufacturing, and food processing. The formulation and encapsulation conditions were optimized to maximize the resistance of the granule to compression and impact forces, consistent with enzyme release and particle dispersion in detergent solutions. Well characterized alginates, with specified guluronic/mannuronic acid (G/M) content and molecular weight, were used in the formulation. The characteristics of the resulting microspheres, including their size and distribution, morphology, shrinkage, compression resistance, impact strength, solubility and encapsulation yield, were examined. Spherical dry granules were formulated with a mean diameter of 500 microm with particle sizes ranging from 300 to 800 microm. Dry alginate granules were discrete, spherical, and glossy white and exhibited impact strength, compression resistance, and solubility difference dependent on composition. Reduced starch levels, high alginate concentration, low alginate molecular weight, and use of high guluronate alginates resulted in the lowest dust level and highest compression resistance. Subtilisin mass yields were approximately 50%, and specific activity yields ranged from 60% to 100%. A formulation consisting of 3% SG150 alginate, 10% starch, 10% TiO(2), and 1% CaCO(3) provided granules appropriate for use in detergent application.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».