Response Surface Methodology for Optimization of Enzyme-Catalyzed Azo Dye Decolorization
Notice bibliographique
Résumé
Azo dyes are a water-pollution problem causing damage to ecosystems and human health. Soybean peroxidase–catalyzed reactions of azo dyes, Acid blue 113 (AB113) and Direct black 38 (DB38), were optimized for color removal using response surface methodology on a Box–Behnken design (BBD). Parameters optimized were H2O2 concentration (mM), pH, and enzyme concentration (U/mL; U is a standard unit of catalytic activity). Optimum conditions for AB113 were pH 4.49, 2.57 mM H2O2, and 1.52 U/mL of enzyme for a predicted 5.6% color remaining (experimental value of 8.1%) and R2 value of 99.68%; and for DB38 the conditions were pH 3.68, 2.92 mM H2O2, and 2.84 U/mL of enzyme for a predicted 3.6% color remaining (experimental value of 5.1%) and R2 value of 99.07%. In addition, the agreement with the one-factor-at-a-time approach was checked. The BBD is a less time-consuming approach that allows identification of interactions between parameters. Kinetic studies (Michaelis–Menten model) quantitatively confirmed the efficiency and effectiveness of enzymatic dye treatment.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».