Laccase-Driven Transformation of High Priority Pesticides Without Redox Mediators: Towards Bioremediation of Contaminated Wastewaters
Notice bibliographique
Résumé
In this study, Pleurotus dryinus was grown on municipal biosolids (BS) as the substrate to produce laccase for the removal of pesticides (fungicides, herbicides, and insecticides) from wastewater. Among the various types of BS tested, sterilized biosolids were the most promising substrate for laccase production by P. dryinus with a maximal laccase activity (162.1 ± 21.1 U/g dry substrate), followed by hygenized biosolids (96.7 ± 17.6 U/g dry substrate), unsterilized biosolids (UBS) (31.9 ± 1.2 U/g dry substrate), and alkali-treated biosolids (8.2 ± 0.4 U/g dry substrate). The ultrasound-assisted extraction of this enzyme from fermented UBS was carried out with 0.1 M phosphate buffer at pH 7.0, which increased the enzyme activity of the crude extract by 30%. To test the catalytic potential of the biocatalyst in real matrices, 1 U/ml of recovered crude laccase extract was applied for 24 h for the removal of 29 pesticides (nine fungicides, 10 herbicides, and 10 insecticides) either separately or as a mixture from spiked biologically treated wastewater effluent. When treated with crude enzyme extract, high-priority herbicides metolachlor and atrazine were completely removed, while 93%–97% of the insecticides aldicarb, spinosad, and azinphos-methyl and up to 91% of kresoxim-methyl were removed. Promising results were obtained with BS-derived crude enzyme extract exhibiting improved pesticides removal, which may be due to the mediator effect resulting from the catalytic transformation of other molecules in the cocktail. The results demonstrated a promising integrated bioprocess for the removal of pesticides in wastewater using crude laccase obtained from BS.
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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) | 0,001 | 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 ».