Insights into Increasing Selenate Reductase Enzyme Activity in the Presence of Nitrogen-Doped Graphite Electrodes for Selenium Effluent Treatment
Notice bibliographique
Résumé
The weathering of selenium-rich rocks or anthropogenic activities such as mining or smelting can release selenium into the environment, posing a significant environmental risk. The increased monitoring and enforcement of selenium regulations have resulted in protocols to efficiently measure and treat selenium in water and effluent water. The principal aqueous forms of inorganic selenium are selenite (Se(IV)) and selenate (Se(VI)). Selenate, due to its oxy-anionic nature, high mobility, and lack of affinity to conventional adsorbents, is typically more difficult to treat and remove. Thus, it is proposed to remove selenate from water by first reducing it to selenite and then to insoluble elemental selenium, a form that has low toxicity. A naturally occurring selenate reductase enzyme from Thauera selenatis was previously shown to specifically reduce selenate to selenite. To exploit this functionality, recombinant enzyme technologies were used to produce a cell-free, enriched Thauera selenatis selenate reductase heterotrimeric enzyme complex (TsSer-αβγ). The addition of the recombinant enzyme complex to effluent water was found to successfully reduce the selenate. Interestingly, upon adding nitrogen-doped graphite electrodes to the reaction, the selenate-reducing activity significantly increased. Overall, these findings highlight a new, potentially sustainable solution to the reduction of selenate in water and effluent water.
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 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 | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».