Identification of lanthanum‐specific peptides for future recycling of rare earth elements from compact fluorescent lamps
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT As components of electronic scrap, rare earth minerals are an interesting but little used source of raw materials that are highly important for the recycling industry. Currently, there exists no cost‐efficient technology to separate rare earth minerals from an electronic scrap mixture. In this study, phage surface display has been used as a key method to develop peptides with high specificity for particular inorganic targets in electronic scrap. Lanthanum phosphate doped with cerium and terbium as part of the fluorescent phosphors of spent compact fluorescent lamps (CFL) was used as a target material of economic interest to test the suitability of the phage display method to the separation of rare earth minerals. One random pVIII phage library was screened for peptide sequences that bind specifically to the fluorescent phosphor LaPO 4 :Ce 3+ ,Tb 3+ (LAP). The library contained at least 100 binding pVIII peptides per phage particle with a diversity of 1 × 10 9 different phage per library. After three rounds of enrichment, a phage clone containing the surface peptide loop RCQYPLCS was found to bind specifically to LAP. Specificity and affinity of the identified phage bound peptide was confirmed by using binding and competition assays, immunofluorescence assays, and zeta potential measurements. Binding and immunofluorescence assays identified the peptide's affinity for the fluorescent phosphor components CAT (CeMgAl 11 O 19 :Tb 3+ ) and BAM (BaMgAl 10 O 17 :Eu 2+ ). No affinity was found for other fluorescent phosphor components such as YOX (Y 2 O 3 :Eu 3+ ). The binding specificity of the RCQYPLCS peptide loop was improved 3–51‐fold by using alanine scanning mutagenesis. The identification of peptides with high specificity and affinity for special components in the fluorescent phosphor in CFLs provides a potentially new strategic approach to rare earth recycling. Biotechnol. Bioeng. 2017;114: 1016–1024. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».