Laccase-Catalyzed Oxidation of Mixed Aqueous Phenolic Substrates at Low Concentrations
Notice bibliographique
Résumé
It has been proposed that Trametes versicolor laccase can be used to detoxify wastewaters that are contaminated with phenolic pollutants. However, the oxidation of phenols at low concentrations may be impacted if other substrates tend to interfere with or enhance the oxidation of the target substrate. To test this, experiments were conducted to evaluate effects arising from the simultaneous presence of mixed substrates including phenol (P), estradiol (E2), cumylphenol (CP), and triclosan (TCL), each of which are characterized by different rates of oxidation and tendencies to inactivate laccase. Slower and faster substrates were found to have only minor negative impacts upon the rate of conversion of targeted substrates, except where they tended to cause inactivation. No enhancements in substrate oxidation were observed. A multi-substrate kinetic model was shown to be able to accurately predict the time course of reactions of mixed substrates over extended periods at micromolar and sub-micromolar concentrations, except when estradiol and triclosan were simultaneously present. In this case, more enzyme inactivation was observed than would be expected from the oxidation of individual substrates alone. The utility of the model for providing insights into the reaction phenomenon and for evaluating the feasibility of oxidizing targeted substrates in the presence of other substrates is demonstrated.
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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 | 0,001 |
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 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 ».