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Enregistrement W4282920964 · doi:10.21203/rs.3.rs-1740243/v1

Immobilized Cold-Active Enzymes onto Magnetic Chitosan Microparticles as a Highly Stable and Reusable Carrier for p-xylene Biodegradation in Soil

2022· preprint· en· W4282920964 sur OpenAlexafffund
Saba Miri, Anupriya Ravula, Shiva Akhtarian, Satinder Kaur Brar, Richard Martel, Tarek Rouissi

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEnzyme Catalysis and Immobilization
Établissements canadiensUniversité du QuébecYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaYork University
Mots-clésGlutaraldehydeChitosanImmobilized enzymeFourier transform infrared spectroscopyThermal stabilityChemistryBiodegradationXyleneNuclear chemistryChromatographyChemical engineeringMaterials scienceEnzymeOrganic chemistryToluene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Stability and reusability properties are the two most important factors that determine an enzyme's application in industry. To this end, cold-active crude enzymes from a psychrophile were immobilized on magnetic chitosan microparticles using glutaraldehyde as a linker. Immobilization was optimized based on four variables, such as magnetic particle, chitosan, glutaraldehyde, and enzyme concentrations. The immobilized enzymes were characterized by Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FTIR) and Scanning Electron Microscope (SEM). The immobilized enzymes showed improved pH tolerance ranging from 4.0 to 9.0, better temperature stability ranging from 5 to 50, higher storage stability (∼70% activity after 30 days of storage), and more importantly, reusability (∼40% activity after 10 repetitive cycles of usage) compared to their free form. Also, the immobilization of enzymes increased the effectiveness of the enzymatic treatment of p-xylene (10,000 mg/kg) in soil. As a result of the superior catalytic properties of immobilized XMO and C1,2D, they offer great potential for in situ or ex situ bioremediation of pollutants in soil or 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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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