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Enregistrement W4367396931 · doi:10.1016/j.isci.2023.106785

Emerging contaminants bioremediation by enzyme and nanozyme-based processes – A review

2023· review· en· W4367396931 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueiScience · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Nanomaterials in Catalysis
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésBioremediationBiochemical engineeringWastewaterEnvironmental scienceSewage treatmentBiotechnologyContaminationEnvironmental engineeringBiologyEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to their widespread occurrence and the inadequate removal efficiencies by conventional wastewater treatment plants, emerging contaminants (ECs) have recently become an issue of great concern. Current ongoing studies have focused on different physical, chemical, and biological methods as strategies to avoid exposing ecosystems to significant long-term risks. Among the different proposed technologies, the enzyme-based processes rise as green biocatalysts with higher efficiency yields and lower generation of toxic by-products. Oxidoreductases and hydrolases are among the most prominent enzymes applied for bioremediation processes. The present work overviews the state of the art of recent advances in enzymatic processes during wastewater treatment of EC, focusing on recent innovations in terms of applied immobilization techniques, genetic engineering tools, and the advent of nanozymes. Future trends in the enzymes immobilization techniques for EC removal were highlighted. Research gaps and recommendations on methods and utility of enzymatic treatment incorporation in conventional wastewater treatment plants were also discussed.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,310 · 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