A Comparative Study on Heavy Metal Removal from CCA-Treated Wood Waste by Yarrowia lipolytica: Effects of Metal Stress
Notice bibliographique
Résumé
Bioremediation is an effective way to remove heavy metals from pollutants. This study investigated the effects of Yarrowia lipolytica (Y. lipolytica) on the bioremediation of chromated copper arsenate (CCA)-treated wood wastes. Copper ions stressed the yeast strains to improve their bioremediation efficiency. A comparison of changes in morphology, chemical composition, and metal content of CCA wood before and after bioremediation was conducted. The amount of arsenic (As), chromium (Cr), and copper (Cu) was quantified by microwave plasma atomic emission spectrometer. The results showed that yeast strains remained on the surface of CCA-treated wood after bioremediation. The morphologies of the strains changed from net to spherical because of the Cu2+ stress. Fourier-transform infrared spectroscopy showed that carboxylic acid groups of wood were released after removing heavy metals. A large amount of oxalic acid was observed when the optical density (OD600nm) was 0.05 on the 21st day. Meanwhile, the highest removal rate of Cu, As, and Cr was 82.8%, 68.3%, and 43.1%, respectively. Furthermore, the Cu removal from CCA-treated wood increased by about 20% after Cu2+ stress. This study showed that it is feasible to remove heavy metals from CCA-treated wood by Y. lipolytica without destroying the wood structure, especially by copper-induced Y. lipolytica.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».