Soybean Peroxidase Catalyzed Decoloration of Acid Azo Dyes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Some industrial manufacturing processes generate and release dyes as water pollutants, many of which are toxic and hazardous materials. There is a need for milder, greener methods for dye treatment. OBJECTIVES: The objective of the present study was to investigate and optimize azo dye decoloration by a crude soybean peroxidase (SBP), based on two dyes that have widespread industrial use, but that differ greatly in structural complexity, Acid Black 2 and Acid Orange 7, and to investigate the effects of specific parameters on the removal process. METHODS: Batch reactors were used to remove 95% of the dyes' color and to produce substantial precipitates. RESULTS: The optimum pH for enzymatic decoloration of Acid Black 2 was in the acidic region, pH 4.4, and that of Acid Orange 7 occurred under neutral conditions, pH 6.9. The minimum enzyme activity needed for sufficient removal was 1.2 U/mL for both dyes at 0.5 mM. The minimum molar hydrogen peroxide/substrate ratio was 3 for Acid Orange 7 and 2.5 for Acid Black 2 to achieve approximately 95% removal. First-order fitting of progress curve data collected under the respective optimum conditions gave half-lives of 23.9 and 28.9 minutes for Acid Orange 7 and Acid Black 2, respectively. CONCLUSIONS: The feasibility of SBP-catalyzed treatment of industrial dyes Acid Black 2 and/or Acid Orange 7, or dyes that resemble them, as they might occur in industrial effluents, was successfully demonstrated. COMPETING INTERESTS: The authors declare no competing financial interests.
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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) | 0,000 | 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 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 ».