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Enregistrement W4385238314 · doi:10.1038/s41598-023-38485-z

Evidences for the augmented Cd(II) biosorption by Cd(II) resistant strain Candida tropicalis XTA1874 from contaminated aqueous medium

2023· article· en· W4385238314 sur OpenAlexaff
Kaustav Bhattacharyya, Neelanjan Bhattacharjee, Subhadeep Ganguly

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesBose InstituteUniversity of Calcutta
Mots-clésCadmiumBiosorptionToxicantCandida tropicalisChemistrySewageContaminationEnvironmental chemistryStrain (injury)Aqueous solutionAqueous mediumEnvironmental remediationFood scienceAdsorptionYeastEnvironmental scienceBiologyEnvironmental engineeringToxicityBiochemistryEcologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cadmium is one of the most dreadful heavy metals and is becoming a major toxicant in ground water with increasing concentration above the WHO Guidelines in drinking water (0.003 mg/L). The potential sources of cadmium include sewage sludge, phosphate fertilizers and ingredients like Ni-Cd batteries, pigments, plating and plastics. Cadmium levels are increased in water owing to the use and disposal of cadmium containing ingredients. Water draining from a landfill may contain higher cadmium levels. The authors have tried to evaluate the optimized nutritional conditions for the optimal growth and Cd(II) remediation capacity for a developed Cd(II) resistant yeast strain named Candida tropicalis XTA 1874 isolated from contaminated water-body in West Bengal. By analyzing the optimization conditions, a synthetic medium was developed and the composition has been given in the main text. The strain showed much better Cd(II) adsorption capacity under the optimized nutritional conditions (Mean removal = 88.077 ± 0.097%).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,230 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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