Stability, scalability, and reusability of a volume efficient biocatalytic system constructed on magnetic nanoparticles
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Notice bibliographique
Résumé
This report investigates for the first time stability, scalability, and reusability characteristics of a protein nano-bioreactor useful for green synthesis of fine chemicals in aqueous medium extracting maximum enzyme efficiency. Enzyme catalysts conjugated with magnetic nanomaterials allow easy product isolation after a reaction involving simple application of a magnetic field. In this study, we examined a biocatalytic system made of peroxidase-like myoglobin (Mb), as a model protein, to covalently conjugate with poly(acrylic acid) functionalized magnetic nanoparticles (MNPs, 100 nm hydrodynamic diameter) to examine the catalytic stability, scalability, and reusability features of this bioconjugate. Application of the conjugate was effective for electrochemical reduction of organic and inorganic peroxides, and for both peroxide-mediated and electrocatalytic oxidation of the protein substrate 2, 2'-azino-bis(3-ethylbenzothiazoline-6-sulfonic acid) with greater turnover rates and product yields than Mb prepared in solution or MNP alone. Mb-attached MNPs displayed extensive catalytic stability even after 4 months of storage compared to Mb present in solution. Five- and ten-fold scale up of MNPs in the bioconjugates resulted in two- and four-fold increases in protein-catalyzed oxidation products, respectively. Nearly 40% of the initial product was present even after four reuses, which is advantageous for synthesizing sufficient products with a minimal investment of precious enzymes. Thus, the results obtained in this study are highly significant in guiding cost-effective development and efficient multiple uses of enzyme catalysts for biocatalytic, electrocatalytic, and biosensing applications via magnetic nanomaterials conjugation.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,014 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle