Metabolic engineering for enhanced hydrogen production: a review
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen gas exhibits potential as a sustainable fuel for the future. Therefore, many attempts have been made with the aim of producing high yields of hydrogen gas through renewable biological routes. Engineering of strains to enhance the production of hydrogen gas has been an active area of research for the past 2 decades. This includes overexpression of hydrogen-producing genes (native and heterologous), knockout of competitive pathways, creation of a new productive pathway, and creation of dual systems. Interestingly, genetic mutations in 2 different strains of the same species may not yield similar results. Similarly, 2 different studies on hydrogen productivities may differ largely for the same mutation and on the same species. Consequently, here we analyzed the effect of various genetic modifications on several species, considering a wide range of published data on hydrogen biosynthesis. This article includes a comprehensive metabolic engineering analysis of hydrogen-producing organisms, namely Escherichia coli, Clostridium, and Enterobacter species, and in addition, a short discussion on thermophilic and halophilic organisms. Also, apart from single-culture utilization, dual systems of various organisms and associated developments have been discussed, which are considered potential future targets for economical hydrogen production. Additionally, an indirect contribution towards hydrogen production has been reviewed for associated species.
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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) | 0,000 | 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 ».