Bioprocessing of Crop Residues using Fibrolytic Enzymes and Flavobacterium bolustinum for Enriching Animal Feed
Notice bibliographique
Résumé
Flavobacterium bolustinum and its extracellular cellulase were tested for animal feed pretreatment.The fibrolytic enzymes, cellulase and pectinase were applied to various crop residues such as wheat straw, rice straw, corn seeds and sorghum for enriching animal feed.Different parameters like temperature, incubation time and enzyme dose had been optimized for maximum reducing sugar and protein release.The highest amount of reducing sugar obtained was 29.83 mg g -1 dry substrate and soluble protein was 27.34 mg g -1 dry substrate on single cellulase enzyme treatment at 50°C for 6 h.An increase in amount of released reducing sugar (39.5 mg g -1 dry substrate) and protein (33.88 mg g -1 dry substrate) was observed when enzyme cocktail (cellulose and pectinase) was used.Solid state fermentation using F. bolustinum had also been performed for all crop residues.It released higher amount of reducing sugar (41.36 mg g -1 ) and protein (47.21 mg g -1 ) as compared to enzymatic treatment.Different substrates resulted in appreciable weight loss by enzymatic treatment (15-35%) as well as fermentation using F. bolustinum (40%).Liquefaction of lignocellulosic rich crop residues, for better utilization of feed has never been reported earlier.
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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 ».