Proteomic analysis of Clostridium acetobutylicumin butanol production from lignocellulosic biomass
Notice bibliographique
Résumé
Plant biomass is an abundant and renewable source of energy rich carbohydrates that can be efficiently converted by microbes into biofuels. Butanol is considered as a second generation biofuel when it is produced from lignocellulosic biomass comprising of agricultural and garden wastes that does not compete with the food supplies. Clostridium acetobutylicum is a gram positive, spore forming, obligately anaerobic bacteria capable of converting different sugars from lignocellulosic biomass to butanol through acetone – butanol – ethanol (ABE) fermentation process. However, the production of butanol from ABE fermentation process is not economically viable and studies have been performed to understand the utilization of lignocellulosic biomass and regulation of butanol production to improve butanol productivity. Successful industrial butanol production process through ABE fermentation requires complete understanding of the C .acetobutylicum. Shotgun proteomics provides a direct approach to study the whole proteome of an organism at molecular level in depth. Therefore, this paper focuses on shotgun proteomic profiling of C. acetobutylicum ATCC 824 from butanol fermentation process, elucidating the molecular functional mechanisms of C.acetobutylicum in butanol production.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».