Optimization of Influential Nutrients during Direct Cellulose Fermentation into Hydrogen by Clostridium thermocellum
Notice bibliographique
Résumé
Combinatorial effects of influential growth nutrients were investigated in order to enhance hydrogen (H2) production during direct conversion of cellulose by Clostridium thermocellum DSM 1237. A central composite face-centered design and response surface methodology (RSM) were applied to optimize concentrations of cellulose, yeast extract (YE), and magnesium chloride (Mg) in culture. The overall optimum composition generated by the desirability function resulted in 57.28 mmol H2/L-culture with 1.30 mol H2/mol glucose and 7.48 mmol/(g·cell·h) when cultures contained 25 g/L cellulose, 2 g/L YE, and 1.75 g/L Mg. Compared with the unaltered medium, the optimized medium produced approximately 3.2-fold more H2 within the same time-frame with 50% higher specific productivity, which are also better than previously reported values from similar studies. Nutrient composition that diverted carbon and electron flux away from H2 promoting ethanol production was also determined. This study represents the first investigation dealing with multifactor optimization with RSM for H2 production during direct cellulose fermentation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».