Thermo‐responsive macroporous p( <scp>NIPAM</scp> ) cryogel affords enhanced thermal stability and activity for ɑ‐glucosidase enzyme by entrapping in situ
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The concept of using a macroporous thermo‐responsive poly(N‐isopropylacrylamide) (p(NIPAM)) polymer matrix for enzyme immobilization having lower critical solution temperature (LCST) is rationalized by the availability of the many compartments (pores) to entrap enzymes to operate within pores of three‐dimensional matrix providing special environmental conditions. Therefore, the ɑ‐glucosidase (ɑ‐G) immobilization within p(NIPAM) cryogel (ɑ‐G@p(NIPAM)) was carried out under the storage conditions of enzymes, generally ~ −20°C to afford the unnecessary loss of enzyme functionality in comparison to the other enzyme entrapment methods. The LCST value for the prepared p(NIPAM)‐based cryogels was determined as 34.8 ± 1.4°C. The immobilization yield, immobilization efficiency, and activity recovery% values were calculated as 89.4 ± 3.1, 66.2 ± 3.3, and 74.0% ± 3.3%, respectively, at pH 6.8 and 37°C for ɑ‐G@p(NIPAM) cryogel system. Interestingly, the optimum working conditions were attained as 25°C and pH 6.8 with higher activity, 98.4% ± 0.2% for the prepared ɑ‐G@p(NIPAM) cryogel system. The reuse and storage stability studies revealed that the prepared ɑ‐G@p(NIPAM) cryogel system is more effective than the native ɑ‐G enzyme; for example, it showed at least 80% activity after the fifth usage and provided higher activity up to a 10‐day room temperature storage time. Moreover, the kinetic parameters such as K m and V max of native ɑ‐G enzyme and ɑ‐G@p(NIPAM) cryogel system were calculated by non‐linear Lineweaver–Burk plot equations.
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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 ».