Production of <em>Dichostereum sordulentum</em> Laccase and Its Entrapment in Lignocellulosic Biopolymers for Estrogen Biodegradation
Notice bibliographique
Résumé
The widespread presence of estrogenic pollutants in aquatic environments poses a significant threat to ecosystems and human health, necessitating the development of efficient and sustainable removal technologies. This study aimed to develop a cost-effective biocatalyst for estrogen biodegradation using a fungal laccase. The enzyme was produced by the native strain Dichostereum sordulentum under semi-solid-state fermentation conditions optimized using a statistical Design of Experiments. The design evaluated carbon sources (glucose/glycerol), nitrogen sources (peptone/urea), inoculum size, and Eucalyptus dunnii bark as a solid support/substrate. The resulting laccase was entrapped within a hydrogel made of lignocellulosic biopolymers derived from a second-generation bioethanol by-product. Maximum laccase production was achieved with a high concentration of peptone (12 g/L), a low amount of bark (below 2.8 g), 8.5 g/L glucose and 300 mg/flask of inoculum. The subsequent immobilized laccase achieved 98.8 ± 0.5% removal of ethinylestradiol, outperforming the soluble enzyme. Furthermore, the treatment reduced the estrogenic biological activity by more than 160-fold. These findings demonstrate that the developed biocatalyst not only valorizes an industrial by-product but also represents an effective and sustainable platform for mitigating hazardous estrogenic pollution in water.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».