Efficient Immobilization of <i>Streptomyces gobitricini</i> Lipase for Sustainable Lipid Degradation and Wastewater Bioremediation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Immobilized lipases are emerging as highly effective biocatalysts due to their enhanced operational stability, reusability, and promising environmental applications, particularly in the bioremediation of lipid-contaminated wastewater. In this study, the lipase from Streptomyces gobitricini (LipS.g) was immobilized on various supports, with calcium carbonate demonstrating the highest immobilization efficiency (82.66 ± 5.5%). Optimal conditions were achieved using a lipase concentration of 3500 U·g–1 support, resulting in a retained activity of 92.67 ± 3.05%. The immobilized LipS.g showed significantly improved storage stability, maintaining 68.33% of its initial activity after 120 days at 4 °C, compared to only 29.7% for the free enzyme. It also exhibited greater tolerance to alkaline pH and high temperatures, with maximum activity at pH 9.0 and thermal stability up to 70 °C. Substrate specificity tests on oil-based substrates revealed improved catalytic performance in the immobilized form, likely due to enhanced substrate accessibility. In practical wastewater treatment trials, the immobilized enzyme achieved complete lipid removal by day 9, in contrast to the free enzyme, which achieved only 50% removal. Moreover, marked reductions in chemical oxygen demand and residual lipid levels further validated its bioremediation efficacy. These results position immobilized LipS.g as a robust, eco-friendly biocatalyst with strong potential for industrial applications in the treatment of oil-laden wastewater.
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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) | 0,000 | 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 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 ».