![](/images/graphics-bg.png)
Microbial Decolorization of Triazo Dye, Direct Blue 71: An Optimization Approach Using Response Surface Methodology (RSM) and Artificial Neural Network (ANN)
المؤلفون المشاركون
Halmi, M. I. E.
Shukor, Mohd Yunus
Abd Gani, Siti Salwa
Samsuri, A. W.
Zaidan, Uswatun Hasanah
Zin, Khairunnisa’ Mohd
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-16، 16ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-02-18
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
16
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The release of wastewater from textile dyeing industrial sectors is a huge concern with regard to pollution as the treatment of these waters is truly a challenging process.
Hence, this study investigates the triazo bond Direct Blue 71 (DB71) dye decolorization and degradation dye by a mixed bacterial culture in the deficiency source of carbon and nitrogen.
The metagenomics analysis found that the microbial community consists of a major bacterial group of Acinetobacter (30%), Comamonas (11%), Aeromonadaceae (10%), Pseudomonas (10%), Flavobacterium (8%), Porphyromonadaceae (6%), and Enterobacteriaceae (4%).
The richest phylum includes Proteobacteria (78.61%), followed by Bacteroidetes (14.48%) and Firmicutes (3.08%).
The decolorization process optimization was effectively done by using response surface methodology (RSM) and artificial neural network (ANN).
The experimental variables of dye concentration, yeast extract, and pH show a significant effect on DB71 dye decolorization percentage.
Over a comparative scale, the ANN model has higher prediction and accuracy in the fitness compared to the RSM model proven by approximated R2 and AAD values.
The results acquired signify an efficient decolorization of DB71 dye by a mixed bacterial culture.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zin, Khairunnisa’ Mohd& Halmi, M. I. E.& Abd Gani, Siti Salwa& Zaidan, Uswatun Hasanah& Samsuri, A. W.& Shukor, Mohd Yunus. 2020. Microbial Decolorization of Triazo Dye, Direct Blue 71: An Optimization Approach Using Response Surface Methodology (RSM) and Artificial Neural Network (ANN). BioMed Research International،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132701
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zin, Khairunnisa’ Mohd…[et al.]. Microbial Decolorization of Triazo Dye, Direct Blue 71: An Optimization Approach Using Response Surface Methodology (RSM) and Artificial Neural Network (ANN). BioMed Research International No. 2020 (2020), pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132701
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zin, Khairunnisa’ Mohd& Halmi, M. I. E.& Abd Gani, Siti Salwa& Zaidan, Uswatun Hasanah& Samsuri, A. W.& Shukor, Mohd Yunus. Microbial Decolorization of Triazo Dye, Direct Blue 71: An Optimization Approach Using Response Surface Methodology (RSM) and Artificial Neural Network (ANN). BioMed Research International. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132701
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1132701
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)