Modeling biodegradation and kinetics of glyphosate by artificial neural network.
J Environ Sci Health B · 2012 · 47:455-65 · PMID 22424071 · 등급6 세포·모델 모델링연구 · 물질과 작용기전 > AMPA·분해 · 미생물
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인공신경망(ANN) 모델을 개발하여 다양한 매개변수(pH, 접종원 크기 및 초기 글리포세이트 농도)를 가진 용액 내 제초제 글리포세이트([2-(Phosphonomethylamino) acetic acid])의 생분해를 시뮬레이션하였다. ANN 모델의 예측 능력은 Monod 모델과 비교되었다. 그 결과, ANN 모델이 실험 결과를 정확하게 예측할 수 있음을 보여주었다. 낮은 자가억제비와 Haldane 방정식의 반포화 상수(< 8)는 글리포세이트가 박테리아 성장에 억제 효과를 나타냄을 보였다. 혼합 접종원 크기가 $10^4$에서 $10^6$ bacteria/mL로 증가함에 따라 K(i)/K(s) 값이 증가하였다. 최적 pH 6-7에서 글리포세이트 분해율이 최대 99%에 도달하는 것으로 나타났으며, pH가 9보다 높거나 4보다 낮은 경우에는 분해가 관찰되지 않았다.ORIGINAL ABSTRACT
An artificial neural network (ANN) model was developed to simulate the biodegradation of herbicide glyphosate [2-(Phosphonomethylamino) acetic acid] in a solution with varying parameters pH, inoculum size and initial glyphosate concentration. The predictive ability of ANN model was also compared with Monod model. The result showed that ANN model was able to accurately predict the experimental results. A low ratio of self-inhibition and half saturation constants of Haldane equations (< 8) exhibited the inhibitory effect of glyphosate on bacteria growth. The value of K(i)/K(s) increased when the mixed inoculum size was increased from 10(4) to 10(6) bacteria/mL. It was found that the percentage of glyphosate degradation reached a maximum value of 99% at an optimum pH 6-7 while for pH values higher than 9 or lower than 4, no degradation was observed.| 저자 | Nourouzi, M. M.; Chuah, T. G.; Choong, T. S.; Rabiei, F. |
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| 저널 | Journal of environmental science and health. Part. B, Pesticides, food contaminants, and agricultural wastes |
| 권·호·쪽 | 47(5), 455-65 |
| PMID | 22424071 |
| DOI | 10.1080/03601234.2012.663603 |
| MeSH | Biodegradation, Environmental; Glycine; Herbicides; Hydrogen-Ion Concentration; Kinetics; Models, Biological; Neural Networks, Computer; Glyphosate |