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Enregistrement W3115222465 · doi:10.1139/er-2020-0074

Immobilization as a powerful bioremediation tool for abatement of dye pollution: a review

2020· review· en· W3115222465 sur OpenAlexvenueno aff
Purbasha Saha, Kokati Venkata Bhaskara Rao

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2020
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEnzyme-mediated dye degradation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioremediationEconomic shortageBiochemical engineeringPollutionEnvironmental scienceEnvironmental remediationWaste managementEnvironmental pollutionEffluentEnvironmental engineeringContaminationEngineeringEnvironmental protectionBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dyes are xenobiotic compounds widely used by textile, leather, paper, printing, food, pharmaceutical, and cosmetic industries. Decolorization and dye degradation in the effluents is a prime hurdle in its treatment, and there is still a shortage of economically attractive and easy-to-operate treatments that can eliminate dye pollution. In recent years, chemical-based treatments are being replaced by greener technologies at the laboratory and industrial scale to combat dye pollution. It is noteworthy that immobilization is a biotechnological tool that greatly enhances bioremediation’s potential. The present review has covered the basic concepts of immobilization, including the different immobilization techniques and the various carriers used for immobilization. The efficient immobilization of a biocatalyst depends on the proper choice of a carrier combined with a suitable immobilization technique. Hence, this review provides a comparative analysis of the different immobilization techniques and carriers used. Further, there is an in-depth discussion on the potential of immobilized enzymes and cells as bioremediation agents for dye degradation. Nearly all the studies indicated that immobilization enhanced the biodecolorization of colored wastewater compared with free systems. Further, the potential of immobilized systems for large scale industrial implementation was also examined. The article ends with a note on the loopholes of research on immobilization and future scopes of this technique.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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