Agro-industrial-Produced Laccase for Degradation of Diclofenac and Identification of Transformation Products
Notice bibliographique
Résumé
A widely used anti-inflammatory drug, diclofenac (DCF), is recalcitrant in many environmental compartments and poses threat to several aquatic and terrestrial organisms. Enzymatic degradation of emerging contaminants which are often micropollutants, has gained interest for the past few years. However, production of enzymes often incurs high costs. In this study, ligninolytic enzyme laccase was produced by white rot fungi Tremetes versicolor (ATCC 20869) using agro-industrial residues, apple pomace (AP), pulp and paper solid waste (PPSW), and alfa fibers as substrates. Various known inducers for laccase production, such as tween 80 (0.1% ( w /w)), veratryl alcohol (3 mM Kg –1 ), CuSO 4 (3 mM Kg –1 ), and phenol red (3 mM Kg –1 ) were used to enhance laccase production. A maximum laccase activity of 49.16 ± 4.5, 52.4 ± 2.2, and 14.26 ± 0.8 U/gds (units/gram dry substrate) was obtained from apple pomace, PPSW, and alfa plant fibers, respectively, at optimal experimental conditions. Further, the kinetics of the laccase mediated degradation of DCF was studied. At environmentally relevant concentration of DCF (500 μg L –1 ), laccase-catalyzed degradation followed first-order kinetics. At environmentally relevant concentrations pH of 4.5 and temperature of 50 °C was found to be optimal for the effective degradation of DCF with laccase. 3′-Hydroxydiclofenac, 4′-hydroxydiclofenac, and 5-hydroxydiclofenac were identified as the major transformation products during the initial 5 h of degradation. However, after 24 h of degradation, neither DCF nor any transformation products were identified so that the proposed degradation mechanism involved hydroxylation followed by ring opening and final mineralization to CO 2, NH 3, and H 2 O and HCl.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».