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Enregistrement W4413009161 · doi:10.1016/j.clwas.2025.100382

Kiwi peel waste enhances manure protein degradation: Statistical optimization using Box-Behnken design and response surface methodology

2025· article· en· W4413009161 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueCleaner Waste Systems · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Waste Reduction and Sustainability
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNewfoundland and Labrador
Mots-clésBox–Behnken designResponse surface methodologyDegradation (telecommunications)ManureStatistical analysisChemistryFood sciencePulp and paper industryMathematicsChromatographyAgronomyComputer scienceBiologyEngineeringStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anaerobic digestion (AD) of protein-rich waste is challenged by ammonia accumulation. This study explores the potential of Kiwi peel waste (KPW)-derived proteases (actinidin) to enhance manure protein degradation. It used Box–Behnken response surface design to optimize the protein quantity and ammonia reduction in batch experiments. It studied the individual and interactive effects of the manure degradation parameters (manure dosage, KPW dosage, and time). The optimal manure protein quantity reduction (39 ± 0.54 %) was obtained at manure dosages of 4 g VS L −1 , KPW dosage of 7.5 g VS L −1 , and 48 h. However, the optimum conditions for reducing ammonia by 64 ± 0.65 % are manure dosage of 9 g VS L −1 , KPW dosage of 7.5 g VS L −1 , and 48 h. A highly predictive second-order polynomial model predicted reduction consistent with those observed experimentally ( R 2 = 0.99). Change and decrease in FTIR peak intensity from 3200 to 3400 cm −1 confirmed the disturbance of hydrogen bonds and the breaking of amide or N-H bonds within side chains in the hydrolyzed manure sample. The tests characterizing the hydrolyzed substrate and the statistical model data affirm that employing KPW for manure degradation is a feasible strategy to tackle ammonia buildup. This approach can potentially enhance protein degradation in manure and increase methane yield in AD. Future studies may explore the effects of using different types of manure or other slaughterhouse waste to understand the model’s viability on various protein-rich wastes. The stability of actinidin needs to be investigated under different environmental conditions, such as temperature, pH, nutrients, etc. • Kiwi peel waste (KPW) enhances manure protein hydrolysis, reduces ammonia buildup. • A 2nd-order polynomial model accurately predicted NH 3 reductions ( R 2 = 0.99). • KPW proteases reduce manure protein by 39 ± 0.54 % and NH 3 by 64 ± 0.65 %. • FTIR confirms functional group changes in the Amide region during hydrolysis. • SEM revealed fibrils with cross-striations became smoother after 48 h hydrolysis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,606
Score d'incertitude au seuil0,417

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle