Growth kinetics of lead resistant <i>Bacillus infantis</i> isolated from battery industry waste
Notice bibliographique
Résumé
The current investigation presents an innovative approach to address the challenge of removing heavy metal lead from industrial waste through advanced biological remediation techniques. By amalgamating theoretical insights with empirically acquired data, this research endeavours to develop efficient bioreactor strategies suitable for large-scale applications. Initially, bacteria naturally endowed with lead resistance has been isolated from a native source. Extensive microbiological assessments, including a 16S rDNA study, verified the identity of the lead-resistant bacterial cells as Bacillus infantis 4352-1T. In order to evaluate the efficacy of Bacillus infantis 4352-1T for lead removal an attempt has been made to study the growth dynamics of Bacillus infantis 4352-1T cells in batch mode, using lead amended selective media. It has been observed that Monod's equation effectively defined the cell growth behaviour within the lead concentration range of 0.05–0.25 kg lead/m3. Notably, the experiment was also facilitated the derivation of essential intrinsic kinetic parameters, such as the maximum specific cell growth rate (0.0237 h−1) and substrate saturation constant (0.018 kg/m3). Beyond lead concentrations of 0.25 kg lead/m3, up to 0.43 kg lead/m3, it has also been observed the pronounced influence of substrate inhibition which is quantitatively elucidated by the Haldane equation.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».