Bioconversion of wheat straw lignocellulosic sugars to ethanol by recombinant <i>Escherichia coli</i>
Notice bibliographique
Résumé
Recombinant microorganisms are a promising alternative for production of bioethanol from sugars produced from lignocellulosic materials. In the present work, recombinant Escherichia coli FBR16 has been utilized to produce bioethanol from simulated glucose-xylose mixtures and wheat straw hydrolysates. Hydrolysates were produced by sequential treatment of dilute acid pretreatment at 180 °C for 7 min using 0.5% (v/v) H2SO4 and enzymatic saccharification using cellulase from Trichoderma reesei and β-glucosidase from Aspergillus niger. With increased concentration of glucose-xylose sugar mixtures, ethanol yield and volumetric ethanol productivity decreased. At 22 g/l, ethanol yield of 0.34 g/g and volumetric ethanol productivity of 0.36 g/l·h were obtained which reduced to only 0.19 g/g and 0.17 g/l·h, respectively, at 160 g/l glucose-xylose sugar mixture. Fermentation kinetic parameters were also estimated and it was found that values of parameters were highly dependent on initial sugar concentration. Furthermore, it was observed that E. coli FBR16 is capable of producing bioethanol from almost all lignocellulosic monomeric sugars, especially glucose and xylose. At 16.4 g/l lignocellulosic hydrolysate concentration, ethanol yield of 0.32 g/g and productivity of 0.24 g/l·h were obtained. In order to see the effect of lignocellulosic sugar concentration on ethanol production, hydrolysates were concentrated to 50 g/l from the original concentration of 16.4 g/l. E. coli FBR16 was able to ferment the increased sugar concentration as well; however decreased ethanol yield of 0.29 g/g and volumetric ethanol productivity of 0.17 g/l·h were obtained.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».