Pharmaceutical removal from wastewater by introducing cytochrome P450s into microalgae
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Pharmaceuticals are of increasing environmental concern as they emerge and accumulate in surface- and groundwater systems around the world, endangering the overall health of aquatic ecosystems. Municipal wastewater discharge is a significant vector for pharmaceuticals and their metabolites to enter surface waters as humans incompletely absorb prescription drugs and excrete up to 50% into wastewater, which are subsequently incompletely removed during wastewater treatment. Microalgae present a promising target for improving wastewater treatment due to their ability to remove some pollutants efficiently. However, their inherent metabolic pathways limit their capacity to degrade more recalcitrant organic compounds such as pharmaceuticals. The human liver employs enzymes to break down and absorb drugs, and these enzymes are extensively researched during drug development, meaning the cytochrome P450 enzymes responsible for metabolizing each approved drug are well studied. Thus, unlocking or increasing cytochrome P450 expression in endogenous wastewater microalgae could be a cost-effective strategy to reduce pharmaceutical loads in effluents. Here, we discuss the challenges and opportunities associated with introducing cytochrome P450 enzymes into microalgae. We anticipate that cytochrome P450-engineered microalgae can serve as a new drug removal method and a sustainable solution that can upgrade wastewater treatment facilities to function as "mega livers".
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,007 |
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 découle