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Enregistrement W1966278558 · doi:10.1007/s10295-014-1533-1

Microbial diversity in sugarcane ethanol production in a Brazilian distillery using a culture-independent method

2014· article· en· W1966278558 sur OpenAlexfundno aff
Ohana Yonara Assis Costa, Betulia M. Souto, Daiva Domenech Tupinambá, Jessica Carvalho Bergmann, Cynthia Maria Kyaw, Ricardo Henrique Krüger, Cristine Chaves Barreto, Betânia Ferraz Quirino

Notice bibliographique

RevueJournal of Industrial Microbiology & Biotechnology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCanadian Centre for Applied Research in Cancer Control
Mots-clésBiologyPyrosequencingArchaeaBacteriaEthanol fuelMicrobial ecologyFermentationFood scienceInternal transcribed spacerBiotechnologyMicrobiologyBotanyRibosomal RNAGeneBiochemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sugarcane ethanol production occurs in non-sterile conditions, and microbial contamination can decrease productivity. In this study, we assessed the microbial diversity of contaminants of ethanol production in an industrial facility in Brazil. Samples obtained at different stages were analyzed by pyrosequencing-based profiling of bacterial and archaeal 16S rRNA genes and the fungal internal transcribed spacer region. A total of 355 bacterial groups, 22 archaeal groups, and 203 fungal groups were identified, and community changes were related to temperature changes at certain stages. After fermentation, Lactobacillus and unclassified Lactobacillaceae accounted for nearly 100 % of the bacterial sequences. Predominant Fungi groups were "unclassified Fungi," Meyerozyma, and Candida. The predominant Archaea group was unclassified Thaumarchaeota. This is the first work to assess the diversity of Bacteria, and Archaea and Fungi associated with the industrial process of sugarcane-ethanol production using culture-independent techniques.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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