Stability, scalability, and reusability of a volume efficient biocatalytic system constructed on magnetic nanoparticles
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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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) | 0,000 | 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 ».