Antibiotic-metal complexes in wastewaters: fate and treatment trajectory
Notice bibliographique
Résumé
Unregulated usage, improper disposal, and leakage from pharmaceutical use and manufacturing sites have led to high detection levels of antibiotic residues in wastewater and surface water. The existing water treatment technologies are insufficient for removing trace antibiotics and these residual antibiotics tend to interact with co-existing metal ions and form antibiotic-metal complexes (AMCs) with altered bioactivity profile and physicochemical properties. Typically, antibiotics, including tetracyclines, fluoroquinolones, and sulphonamides, interact with heavy metals such as Fe2+, Co2+, Cu2+, Ni2+, to form AMCs which are more persistent and toxic than parent compounds. Although many studies have reported antibiotics detection, determination, distribution and risks associated with their environmental persistence, very few investigations are published on understanding the chemistry of these complexes in the wastewater and sludge matrix. This review, therefore, summarizes the structural features of both antibiotics and metals that facilitate complexation in wastewater. Further, this work critically appraises the treatment methods employed for antibiotic removal, individually and combined with metals, highlights the knowledge gaps, and delineates future perspectives for their treatment.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».