Electricity generation and oxidoreductase potential during dye discoloration by laccase-producing Ganoderma gibbosum in fungal fuel cell
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Color chemicals contaminate pure water constantly discharged from different points and non-point sources. Physical and chemical techniques have certain limitations and complexities for bioenergy production, which motivated the search for a novel sustainable production approaches during dye wastewater treatment. The emerging environmental problem of dye decolorization has attracted scientist's attention to a new, cheap, and economical way to treat dye wastewater and power production via fungal fuel cells. Ganoderma gibbosum was fitted in the cathodic region with laccase secretion in the fuel cell. At the same time, dye water was placed in the anodic region to move electrons and produce power. This study treated wastewater using the oxidoreductase enzymes released extracellularly from Ganoderma gibbosum for dye Remazol Brilliant Blue R (RBBR) degradation via fungal-based fuel cell. The maximum power density of 14.18 mW/m 2 and the maximum current density of 35 mA/m 2 were shown by the concentration of 5 ppm during maximum laccase activity and decolorization of RBBR. The laccase catalysts have gained considerable attention because of eco-friendly and alternative easy handling approaches to chemical methods. Fungal Fuel Cells (FFCs) are efficiently used in dye treatment and electricity production. This article also highlighted the construction of fungal catalytic cells and the enzymatic performance of fungal species in energy production during dye water treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».