Microbial keratinases: industrial enzymes with waste management potential
Notice bibliographique
Résumé
Proteases are ubiquitous enzymes that occur in various biological systems ranging from microorganisms to higher organisms. Microbial proteases are largely utilized in various established industrial processes. Despite their numerous industrial applications, they are not efficient in hydrolysis of recalcitrant, protein-rich keratinous wastes which result in environmental pollution and health hazards. This paved the way for the search of keratinolytic microorganisms having the ability to hydrolyze "hard to degrade" keratinous wastes. This new class of proteases is known as "keratinases". Due to their specificity, keratinases have an advantage over normal proteases and have replaced them in many industrial applications, such as nematicidal agents, nitrogenous fertilizer production from keratinous waste, animal feed and biofuel production. Keratinases have also replaced the normal proteases in the leather industry and detergent additive application due to their better performance. They have also been proved efficient in prion protein degradation. Above all, one of the major hurdles of enzyme industrial applications (cost effective production) can be achieved by using keratinous waste biomass, such as chicken feathers and hairs as fermentation substrate. Use of these low cost waste materials serves dual purposes: to reduce the fermentation cost for enzyme production as well as reducing the environmental waste load. The advent of keratinases has given new direction for waste management with industrial applications giving rise to green technology for sustainable development.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 ».