Globalizing the Postcolony: Contesting Discourses of Gender and Development in Francophone Africa
Notice bibliographique
Résumé
The conversion of lignocellulosic biomass to fuel ethanol typically involves a disruptive pretreatment process followed by enzyme-catalyzed hydrolysis of the cellulose and hemicellulose components to fermentable sugars. Attempts to improve process economics include protein engineering of cellulases, xylanases and related hydrolases to improve their specific activity or stability. However, it is recognized that enzyme performance is reduced during lignocellulose hydrolysis by interaction with lignin or lignin-carbohydrate complex (LCC), so the selection or engineering of enzymes with reduced lignin interaction offers an alternative means of enzyme improvement. This study examines the inhibition of seven cellulase preparations, three xylanase preparations and a beta-glucosidase preparation by two purified, particulate lignin preparations derived from softwood using an organosolv pretreatment process followed by enzymatic hydrolysis. The two lignin preparations had similar particle sizes and surface areas but differed significantly in other physical properties and in their chemical compositions determined by a 2D correlation HSQC NMR technique and quantitative 13C NMR spectroscopy. The various cellulases differed by up to 3.5-fold in their inhibition by lignin, while the xylanases showed less variability (< or = 1.7-fold). Of all the enzymes tested, beta-glucosidase was least affected by lignin.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».