Diclofenac Degradation by Immobilized <i>Chlamydomonas reinhardtii</i> and <i>Scenedesmus obliquus</i>
Notice bibliographique
Résumé
Diclofenac (DCF), a commonly used anti-inflammatory medication, presents environmental concerns due to its presence in water bodies, resistance to conventional wastewater treatment methods, and detection at increasing concentrations (ng/L to µg/L) that highlight DCF as a global emerging pollutant. While microalgae have been effective in degrading DCF in wastewater, immobilization into a matrix offers a promising approach to enhance treatment retention and efficiency. This study aimed to evaluate the efficacy of DCF removal using immobilized freshwater microalgae. Two algal species, Chlamydomonas reinhardtii (Chlamydomonas) and Scenedesmus obliquus (Scenedesmus), were tested for 6 days in both free and immobilized forms to determine if immobilized algae could degrade DCF comparably to free cells. The findings indicate that by Day 3, immobilized Chlamydomonas and Scenedesmus removed 78.0% and 80.1% of DCF, outperforming free-cell cultures. Mixed cultures demonstrated synergistic effects, with removal amounts of 91.4% for free and 92.3% for immobilized systems. By Day 6, all conditions achieved complete DCF removal (100%). Mechanistic analysis showed 80.0% biodegradation and 20.0% bioaccumulation in free Chlamydomonas and 56.8% biodegradation with 43.2% bioaccumulation in Scenedesmus. Immobilization shifted pathways slightly: in Chlamydomonas, 61.6% of DCF removal occurred via biodegradation, 18.3% via bioaccumulation, and 20.1% via abiotic degradation. For Scenedesmus, immobilization achieved 45.6% biodegradation, 36.6% bioaccumulation, and 17.8% abiotic degradation, enhancing abiotic degradation while maintaining biodegradation efficiency. This research serves as a proof of concept for utilizing immobilized algae in DCF removal and suggests an avenue for improved wastewater treatment of emerging contaminants.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».