Heavy Metal Removal by Bioaccumulation Using Genetically Engineered Microorganisms
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Wastewater effluents from mines and metal refineries are often contaminated with heavy metal ions, so they pose hazards to human and environmental health. Conventional technologies to remove heavy metal ions are well-established, but the most popular methods have drawbacks: chemical precipitation generates sludge waste, and activated carbon and ion exchange resins are made from unsustainable non-renewable resources. Using microbial biomass as the platform for heavy metal ion removal is an alternative method. Specifically, bioaccumulation is a natural biological phenomenon where microorganisms use proteins to uptake and sequester metal ions in the intracellular space to utilize in cellular processes (e.g. enzyme catalysis, signaling, stabilizing charges on biomolecules). Recombinant expression of these import-storage systems in genetically engineered microorganisms allows for enhanced uptake and sequestration of heavy metal ions. This has been studied for over two decades for bioremediative applications, but successful translation to industrial-scale processes is virtually non-existent. Meanwhile, demands for metal resources are increasing while discovery rates to supply primary grade ores are not. This review re-thinks how bioaccumulation can be used and proposes that it can be developed for bioextractive applications – the removal and recovery of heavy metal ions for downstream purification and refining, rather than disposal. This review consolidates previously tested import-storage systems into a biochemical framework and highlights efforts to overcome obstacles that limit industrial feasibility, thereby identifying gaps in knowledge and potential avenues of research in bioaccumulation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 découle