Ultrasound‐assisted extraction and purification of bromelain from pineapple ( <scp> <i>Ananas comosu</i> </scp> <i>s</i> ) stem waste using ethanol precipitation and resin adsorption
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bromelain, a proteolytic enzyme from the Bromeliaceae family, is valued for its industrial applications and high demand, particularly in pharmaceuticals. This study evaluated ultrasound‐assisted extraction and purification of bromelain from pineapple ( Ananas comosus (L.) Merril) stem waste for industrial‐scale potential, involving raw material characterization, ultrasound extraction with water, ethanol precipitation, and resin adsorption. The stem showed the highest enzymatic activity (2.255 ± 0.089 U · mL −1 without ultrasound, up to 3.622 U · mL −1 with ultrasound at optimal conditions: 1:2 tissue‐to‐water ratio, 25°C, 22% power), making it the primary raw material. Ultrasound enhanced activity by ~60% and reduced processing time to 10 min compared to conventional methods. Two‐stage ethanol precipitation (30% and 70% v/v) achieved 82% recovery, increasing specific activity from 0.852 to 1.143 U · mg −1 . Batch adsorption with Amberlite IRA 410 resin yielded a purification factor of 10.73 and specific activity of 9.143 U · mg −1 by removing non‐target proteins, though it did not selectively bind bromelain. Overall, this process confirms viability for industrial implementation in valorizing pineapple waste.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 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 ».