오스틴에있는 텍사스 대학교의 엔지니어와 과학자들이 만든 효소 변형은 몇 시간에서 며칠 만에 수세기가 걸리는 환경 스로틀 카지노 커뮤니티을 분해 할 수 있습니다.
이 발견, 오늘 게시자연, 세계에서 가장 시급한 환경 문제 중 하나를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 매립지에 쌓이고 자연 토지와 물을 오염시키는 수십억 톤의 카지노 커뮤니티 폐기물과 관련이 있습니다. 이 효소는 대규모로 재활용을 과급 할 가능성이있어 주요 산업이 분자 수준에서 카지노 커뮤니티을 회복하고 재사용하여 환경 영향을 줄일 수 있습니다..
“이 최첨단 재활용 프로세스를 활용하기 위해 산업 전반에 걸쳐 가능성이 카지노 커뮤니티.”Hal Alper, UT Austin의 McKetta 화학 공학과 교수. "명백한 폐기물 관리 산업을 넘어서, 이것은 모든 부문의 기업들에게 제품을 재활용 할 수있는 기회를 제공합니다.보다 지속 가능한 효소 접근법을 통해 우리는 진정한 원형 카지노 커뮤니티 경제를 구상 할 수 있습니다.".
이 프로젝트는 쿠키 용기, 소다 병, 과일 및 샐러드 포장, 특정 섬유 및 섬유를 포함하여 대부분의 소비자 포장에서 발견되는 중요한 중합체 인 PET (Polyethylene Terephthalate)에 중점을 둡니다. 그것은 모든 글로벌 카지노 커뮤니티의 12%를 구성합니다.
효소는 카지노 커뮤니티을 작은 부품으로 분해 한 다음 화학적으로 다시 합류하는 "원형 공정"을 완료 할 수있었습니다 (반복 중합). 경우에 따라,이 카지노 커뮤니티은 24 시간 만에 단량체로 완전히 분해 될 수 있습니다.
Cockrell School of Engineering and College of Natural Sciences의 연구원들은 기계 학습 모델을 사용하여 박테리아가 PET PLASTICS를 분해 할 수있는 Petase라는 천연 효소에 대한 새로운 돌연변이를 생성했습니다. 이 모델은이 효소의 어떤 돌연변이가 저온에서 소비자 후 폐기물 카지노 커뮤니티을 빠르게 해체하는 목표를 달성 할 것입니다..
이 과정을 통해이 과정을 통해 51 개의 서로 다른 소비자 카지노 커뮤니티 용기, 5 개의 다른 폴리 에스테르 섬유 및 직물 및 물병을 PET에서 만든 연구를 포함하여 연구원들은 효소의 효과를 입증했습니다.
“이 작품은 합성 생물학에서 화학 공학에서 인공 지능에 이르기까지 다양한 분야를 모으는 힘을 보여줍니다.
재활용은 카지노 커뮤니티 폐기물을 줄이는 가장 확실한 방법입니다. 그러나 전 세계적으로 모든 카지노 커뮤니티의 10% 미만이 재활용되었습니다. 카지노 커뮤니티을 매립지에 던지는 것 외에도 카지노 커뮤니티 처분을 처분하는 가장 일반적인 방법은 비용이 많이 들고 에너지 집약적이며 유해한 가스를 공기로 뿌린다는 것입니다. 다른 대안적인 산업 공정에는 당분 해, 열분해 및/또는 메탄 분해의 에너지 집약적 인 프로세스가 포함됩니다.
생물학적 솔루션은 훨씬 적은 에너지를 취합니다. 카지노 커뮤니티 재활용 효소에 대한 연구는 지난 15 년 동안 진행되었습니다. 그러나 지금까지 아무도 저온에서 효율적으로 작동 할 수있는 효소를 만드는 방법을 알 수 없었습니다. Fast-Petase는 섭씨 50도 미만으로 프로세스를 수행 할 수 있습니다.
다음으로, 팀은 산업 및 환경 적용을 준비하기 위해 카지노 커뮤니티 생산 확장을 위해 노력할 계획입니다. 연구원들은이 기술에 대한 특허 출원을 제출했으며 몇 가지 다른 용도를 세우고 있습니다. 매립지 청소 및 녹색 폐기물 생산 산업이 가장 분명합니다. 그러나 또 다른 주요 잠재적 사용은 환경 치료입니다. 이 팀은 오염 된 사이트를 정리하기 위해 카지노 커뮤니티를 현장으로 가져 오는 여러 가지 방법을 찾고 있습니다.
환경 정화 응용 프로그램을 고려할 때는 주변 온도에서 환경에서 작동 할 수있는 카지노 커뮤니티가 필요합니다.이 요구 사항은 미래에 우리의 기술이 큰 이점을 가지고있는 곳입니다.
Alper, Ellington, Alper 실험실의 박사후 연구원 인 Nathaniel Lynd와 Hongyuan Lu의 화학 공학 부교수 인 Ellington이 연구를 이끌었습니다. Ellington 's Lab의 전 멤버이자 Houston Methodist Research Institute의 연구 과학자 인 Raghav Shroff는 카지노 커뮤니티 먹는 효소를 엔지니어링하는 데 사용되는 3DCNN 머신 러닝 모델을 만들었습니다. Ellington 's Lab의 현재 회원 인 Danny Diaz는이 모델을 조정하고 A를 만들었습니다.웹 플랫폼, MutcomPute, 더 넓은 학업 용도로 이용할 수 있도록합니다. 다른 팀원들은 화학 공학의 다음과 같습니다. Natalie Czarnecki, Congzhi Zhu 및 Wantae Kim; 그리고 분자 생물 과학 : Daniel Acosta, Brad Alexander, Hannah O. Cole 및 Yan Jessie Zhang. 이 작업은 UT Austin과의 진행중인 카지노 커뮤니티 계약의 일환으로 Exxonmobil의 카지노 커뮤니티 및 엔지니어링 부서에 의해 자금을 지원했습니다.
편집자 주 :이 릴리스는 기계 학습 모델에 대한 기여를 명확히하기 위해 변경되었습니다.
