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Enregistrement W4416295528 · doi:10.3390/polym17223042

Enzymatic Degradation of PLA: Preferential Degradation of the Amorphous Fraction

2025· article· en· W4416295528 sur OpenAlexafffund
Sarita Shrestha, Michael R. Snowdon, David B. Levin

Notice bibliographique

RevuePolymers · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPolylactic acidDegradation (telecommunications)Amorphous solidDifferential scanning calorimetryMonomerPolymerLactic acidBiodegradationHydrolysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polylactic acid (PLA), a widely used biobased biopolymer, is highly resistant to biodegradation under ambient conditions, contributing to persistent plastic pollution and posing potential environmental and health risks. This study investigates the enzymatic degradation of PLA by Proteinase K, a proteolytic hydrolase enzyme with the ability to degrade PLA, and explores the underlying mechanisms for degradation. Both amorphous and semi-crystalline PLA were treated with Proteinase K (2 mg/mL) at 37 °C over varying time periods. PLA degradation was evaluated using multiple techniques, including weight loss measurement, pH reduction, quantification of lactic acid monomer release by High-Performance Liquid Chromatography (HPLC), surface morphology analysis through Scanning Electron Microscopy (SEM), changes in thermal properties by Differential Scanning Calorimetry (DSC), and structural changes by X-Ray Diffraction (XRD). The data revealed that the degradation of amorphous regions of the PLA polymer was faster and more extensive than the crystalline regions of the polymer. Repeated enzymatic treatments significantly enhanced the degradation rate. Furthermore, Proteinase K showed a clear preference for degrading amorphous regions of the PLA, as evidenced by higher weight loss, sharper pH decline, higher lactic acid production, and more pronounced surface disruptions, such as visible gaps between degraded oligomer structures.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,488

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,213 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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