Advances in microbial exoenzymes bioengineering for improvement of bioplastics degradation
Notice bibliographique
Résumé
Plastic pollution has become a major global concern, posing numerous challenges for the environment and wildlife. Most conventional ways of plastics degradation are inefficient and cause great damage to ecosystems. The development of biodegradable plastics offers a promising solution for waste management. These plastics are designed to break down under various conditions, opening up new possibilities to mitigate the negative impact of traditional plastics. Microbes, including bacteria and fungi, play a crucial role in the degradation of bioplastics by producing and secreting extracellular enzymes, such as cutinase, lipases, and proteases. However, these microbial enzymes are sensitive to extreme environmental conditions, such as temperature and acidity, affecting their functions and stability. To address these challenges, scientists have employed protein engineering and immobilization techniques to enhance enzyme stability and predict protein structures. Strategies such as improving enzyme and substrate interaction, increasing enzyme thermostability, reinforcing the bonding between the active site of the enzyme and substrate, and refining enzyme activity are being utilized to boost enzyme immobilization and functionality. Recently, bioengineering through gene cloning and expression in potential microorganisms, has revolutionized the biodegradation of bioplastics. This review aimed to discuss the most recent protein engineering strategies for modifying bioplastic-degrading enzymes in terms of stability and functionality, including enzyme thermostability enhancement, reinforcing the substrate binding to the enzyme active site, refining with other enzymes, and improvement of enzyme surface and substrate action. Additionally, discovered bioplastic-degrading exoenzymes by metagenomics techniques were emphasized.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».