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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,005 |
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 ».