Pathway to industrial application of heterotrophic organisms in critical metals recycling from e-waste
Notice bibliographique
Résumé
The transition to renewable energies and electric vehicles has triggered an unprecedented demand for metals. Sustainable development of these technologies relies on effectively managing the lifecycle of critical raw materials, including their responsible sourcing, efficient use, and recycling. Metal recycling from electronic waste (e-waste) is of paramount importance owing to ore-exceeding amounts of critical elements and high toxicity of heavy metals and organic pollutants in e-waste to the natural ecosystem and human body. Heterotrophic microbes secrete numerous metal-binding biomolecules such as organic acids, amino acids, cyanide, siderophores, peptides, and biosurfactants which can be utilized for eco-friendly and profitable metal recycling. In this review paper, we presented a critical review of heterotrophic organisms in biomining, and current barriers hampering the industrial application of organic acid bioleaching and biocyanide leaching. We also discussed how these challenges can be surmounted with simple methods (e.g., culture media optimization, separation of microbial growth and metal extraction process) and state-of-the-art biological approaches (e.g., artificial microbial community, synthetic biology, metabolic engineering, advanced fermentation strategies, and biofilm engineering). Lastly, we showcased emerging technologies (e.g., artificially synthesized peptides, siderophores, and biosurfactants) derived from heterotrophs with the potential for inexpensive, low-impact, selective and advanced metal recovery from bioleaching solutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».