Low-Cost Production of Chitosan Biopolymer from Seafood Waste: Extraction and Physiochemical Characterization
Notice bibliographique
Résumé
Chitosan is an abundant natural biopolymer widely used in industrial and pharmaceutical applications. It stands out for its remarkable biodegradability, biocompatibility, and versatility. Herein, we tried to extract chitosan from mud crab (Scylla spp.), a seafood waste abundantly found in Bangladesh’s growing crab farming industry, via a simple low-cost production route. At first, chitin was extracted from crab shells through demineralization and deproteinization to eliminate minerals and proteins. The chitosan biopolymer was then obtained by deacetylation of purified chitin. To evaluate its physicochemical properties, the as-prepared chitosan was characterized by different analyses, such as water and fat binding capacity, solubility, viscosity, molecular weight, fourier transform-infrared, thermogravimetric, scanning electron microscopy, and ash content analysis. The results showed that the crab shell contains around 26.8% chitosan by dry weight, making it an excellent raw material for the massive production of the natural biopolymer chitosan. The prepared chitosan showed fat and water binding capacities of 200-300% and ~680.9%, respectively. Furthermore, it was highly soluble in 1% acetic acid and had an ash content of about 33.7%. Convincingly, the produced chitosan showed great physiochemical properties making it suitable for biomass efficiency, sustainable development, revenue generation, and biomedical applications. In addition, the recycling of seafood waste into a valued product is beneficial to help keep the environment clean, which is among the sustainability goals in Bangladesh and globally.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».