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Enregistrement W2411743850 · doi:10.1002/bab.1515

A review on the important aspects of lipase immobilization on nanomaterials

2016· review· en· W2411743850 sur OpenAlexafffund
Weitao Shuai, Ratul Kumar Das, Mitra Naghdi, Satinder Kaur Brar, Mausam Verma

Notice bibliographique

RevueBiotechnology and Applied Biochemistry · 2016
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEnzyme Catalysis and Immobilization
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Mots-clésLipaseChemistryEnzymeBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lipase is one of the most widely used enzymes and plays an important role in biotechnological and industrial processes including food, paper, and oleochemical industries, as well as in pharmaceutical applications. However, its aqueous solubility and instability make its application relatively difficult and expensive. The immobilization technique is often used to improve lipase performance, and the strategy has turned out to be a promising method. Immobilized lipase on nanomaterials (NMs) has shown superiority to the free lipase, such as improved thermal and pH stability, longer stable time, and the capacity of being reused. However, immobilization of lipase on NMs also sometimes causes activity loss and protein loading is relatively lowered under some conditions. The overall performance of immobilized lipase on NMs is influenced by mechanisms of immobilization, type of NMs being used, and physicochemical features of the used NMs (such as particle size, aggregation behavior, NM dimension, and type of coupling/modifying agents being used). Based on the specific features of lipase and NMs, this review discusses the recent developments, some mechanisms, and influence of NMs on lipase immobilization and their activity. Multiple application potential of the immobilized lipases has also been considered.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations149
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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