Recent Patents on Genetic Modification of Plants and Microbes for Biomass Conversion to Biofuels
Notice bibliographique
Résumé
Development of sustainable energy systems based on renewable biomass feedstocks is now a global effort. Lignocellulosic biomass contains polymers of cellulose, hemicellulose, and lignin, bound together in a complex structure. Liquid biofuels, such as ethanol, can be made from biomass via fermentation of sugars derived from the cellulose and hemicellulose within lignocellulosic materials, but pre-treatment of the biomass to release sugars for microbial conversion is a significant barrier to commercial success of lignocellulosic biofuel production. Strategies to reduce the energy and cost inputs required for biomass pre-treatment include genetic modification of plant materials to reduce lignin content. Significant efforts are also underway to create recombinant microorganisms capable of converting sugars derived from lignocellulosic biomass to a variety of biofuels. An alternative strategy to reduce the costs of cellulosic biofuel production is the use of cellulolytic microorganisms capable of direct microbial conversion of ligno-cellulosic biomass to fuels. This paper reviews recent patents on genetic modification of plants and microbes for biomass conversion to biofuels. Keywords: Biomass, Biofuels, Genetic modification, Lignocellulose, Patents, Plants, Pretreatment, Microorganisms, Hemicellulose, PRE-TREATED BIOMASS, cellulolytic enzymes, altered morphology, Genetic Engineering of Lignin, Flccellulase-transgenic plants, Zymomonas Species, recombinant hosts, quorum sensing, Gene knockout mesophilic, pentose sugars, CONSOLIDATED BIOPROCESSING
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 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 ».