Toward the development of a molecular toolkit for the microbial remediation of per-and polyfluoroalkyl substances
Notice bibliographique
Résumé
Per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS) are highly fluorinated synthetic organic compounds that have been used extensively in various industries owing to their unique properties. The PFAS family encompasses diverse classes, with only a fraction being commercially relevant. These substances are found in the environment, including in water sources, soil, and wildlife, leading to human exposure and fueling concerns about potential human health impacts. Although PFAS degradation is challenging, biodegradation offers a promising, eco-friendly solution. Biodegradation has been effective for a variety of organic contaminants but is yet to be successful for PFAS due to a paucity of identified microbial species capable of transforming these compounds. Recent studies have investigated PFAS biotransformation and fluoride release; however, the number of specific microorganisms and enzymes with demonstrable activity with PFAS remains limited. This review discusses enzymes that could be used in PFAS metabolism, including haloacid dehalogenases, reductive dehalogenases, cytochromes P450, alkane and butane monooxygenases, peroxidases, laccases, desulfonases, and the mechanisms of microbial resistance to intracellular fluoride. Finally, we emphasize the potential of enzyme and microbial engineering to advance PFAS degradation strategies and provide insights for future research in this field.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».