Biodelignification of lignocellulose substrates: An intrinsic and sustainable pretreatment strategy for clean energy production
Notice bibliographique
Résumé
Lignocellulosic biomass (LB) is a promising sugar feedstock for biofuels and other high-value chemical commodities. The recalcitrance of LB, however, impedes carbohydrate accessibility and its conversion into commercially significant products. Two important factors for the overall economization of biofuel production is LB pretreatment to liberate fermentable sugars followed by conversion into ethanol. Sustainable biofuel production must overcome issues such as minimizing water and energy usage, reducing chemical usage and process intensification. Amongst available pretreatment methods, microorganism-mediated pretreatments are the safest, green, and sustainable. Native biodelignifying agents such as Phanerochaete chrysosporium, Pycnoporous cinnabarinus, Ceriporiopsis subvermispora and Cyathus stercoreus can remove lignin, making the remaining substrates amenable for saccharification. The development of a robust, integrated bioprocessing (IBP) approach for economic ethanol production would incorporate all essential steps including pretreatment, cellulase production, enzyme hydrolysis and fermentation of the released sugars into ethanol. IBP represents an inexpensive, environmentally friendly, low energy and low capital approach for second-generation ethanol production. This paper reviews the advancements in microbial-assisted pretreatment for the delignification of lignocellulosic substrates, system metabolic engineering for biorefineries and highlights the possibilities of process integration for sustainable and economic ethanol production.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».