Laccase–biosilica nanostructures — A miniaturized automatic approach
Notice bibliographique
Résumé
In the present work, an automatic generic tool for performing different syntheses of biosilica nanoparticles and the encapsulation of enzymes at the same time is described. Sequential injection analysis (SIA) allowed automation, since it enables the precise and exact control of fluidic manipulations as well as reaction conditions essential for achieving repeatable and reproducible hydrolysis, nucleation, and particle growth. An effective computer control of all the analytical parameters during run time ensured the testing of different templates, silicic acid precursors, and reaction conditions (flow rates, flow reversal, mixing, order of reagents added, pH, etc.) without physical reconfiguration of the flow setup. The effect of tetramethyl orthosilicate, sodium silicate, polyethylenimine, and protamine was evaluated not only for the morphology and size of obtained nanoparticles, but also for the stability and consequently the activity of laccase, the enzyme selected for this demonstration. This activity was evaluated using the spectrophotometric measurement (at 415 nm) of the 2,2′-azino-bis(3-ethylbenzothiazoline-6-sulfonic acid) (ABTS) cationic radical, which results from the action of the encapsulated enzyme. The results obtained showed advantages, namely, reproducibility between all the samples used when compared with the small-scale batch-based process, and the absence of clogging due to the operational characteristics of the SIA technique. Besides the benign reaction conditions, such as ambient temperatures, physiological pH range, and aqueous solvents, this automatic procedure was shown to be a rapid, simple, and more sensitive alternative method for the enzyme immobilization that results in the physical entrapment of enzymes within silica nanospheres as they are formed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».