Laccase immobilized on reduced graphene oxide sponges for simultaneous adsorption and enzymatic degradation of endocrine disrupting chemicals
Notice bibliographique
Résumé
The presence of endocrine disrupting chemicals (EDCs) in water can impart detrimental effects on public health by mimicking the behaviors of natural hormones and their associated receptors in human body. Studies have demonstrated that ligninolytic enzymes such as laccase can degrade various phenolic compounds, including a broad range of EDCs. In this study, the technique of covalent immobilization of laccase through carbodiimide coupling chemistry on highly adsorptive reduced graphene oxide (rGO) sponges was utilized to effectively remove two representative EDCs; namely, bisphenol A (BPA) and triclosan (TCS) from water. The bio-functionalized adsorbent (rGO-LA) showed a significant improvement in removing BPA (87 % after 24 h) compared to pristine rGO sponge, (~40 % after 24 h). The removal efficiency of both adsorbents for TCS was as high as 84 %, with faster kinetics being observed for rGO-LA. Further investigation using gas-chromatography-mass spectroscopy revealed that the bio-functionalization not only improved the removal efficiency of the adsorbent, but also facilitated the adsorption of the metabolites generated during the biodegradation of BPA and TCS. When temperature was increased to 40 °C, the removal efficiency and kinetics of rGO-LA sponges were improved significantly for BPA (83 % removal in 4 h) and TCS (73 % removal after 4 h). The study highlights the synergy of enzymatic degradation and adsorption, with enhanced performance observed at elevated temperatures, offering a promising solution for effective EDCs mitigation in water treatment, while also ensuring comprehensive contaminant removal by adsorbing the generated metabolites.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».