Screening of agro‐industrial wastes for citric acid bioproduction by <i>Aspergillus niger</i><scp>NRRL</scp> 2001 through solid state fermentation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The citric acid (CA) industry is currently struggling to develop a sustainable and economical process owing to high substrate and energy costs. Increasing interest in the replacement of costly synthetic substrates by renewable waste biomass has fostered research on agro-industrial wastes and screening of raw materials for economical CA production. The food-processing industry generates substantial quantities of waste biomass that could be used as a valuable low-cost fermentation substrate. The present study evaluated the potential of different agro-industrial wastes, namely apple pomace (AP), brewer's spent grain, citrus waste and sphagnum peat moss, as substrates for solid state CA production using Aspergillus niger NRRL 2001. RESULTS: Among the four substrates, AP resulted in highest CA production of 61.06 ± 1.9 g kg(-1) dry substrate (DS) after a 72 h incubation period. Based on the screening studies, AP was selected for optimisation studies through response surface methodology (RSM). Maximum CA production of 312.32 g kg(-1) DS was achieved at 75% (v/w) moisture and 3% (v/w) methanol after a 144 h incubation period. The validation of RSM-optimised parameters in plastic trays resulted in maximum CA production of 364.4 ± 4.50 g kg(-1) DS after a 120 h incubation period. CONCLUSION: The study demonstrated the potential of AP as a cheap substrate for higher CA production. This study contributes to knowledge about the future application of carbon rich agro-industrial wastes for their value addition to CA. It also offers economic and environmental benefits over traditional ways used to dispose off agro-industrial wastes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».