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Enregistrement W2057501257 · doi:10.13034/cysj-2014-007

<b>A Metabolic Study of Biohydrogen-Producing Photosynthetic Bacteria:</b>The Effects on Growth Rates of Rhodobacter capsulatus JP91 Hup- and Rhodopseudomonas palustris when Acetate is replaced by Glucose as the Primary Carbon Source

2014· article· en· W2057501257 sur OpenAlexfundvenueno aff
Mikaela Preston

Notice bibliographique

RevueJournal of Student Science and Technology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de Montréal
Mots-clésBiohydrogenRhodobacterRhodopseudomonas palustrisFood scienceBacteriaChemistryBotanyBiologyBiochemistryHydrogen productionHydrogenOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study of photosynthetic purple non-sulfur bac­teria (PNSB) is a relatively new and encouraging field of biofuel research. These bacteria metabo­lize organic acids and, though less efficiently, sug­ars into hydrogen – a high-energy fuel source. If the efficiency of glucose-to-hydrogen conversion could be increased, many waste products could be directly converted into fuel. This project inves­tigated relative growth performance of strains of PNSB when glucose replaced sodium acetate as the primary carbon source. The potential benefit of increased genetic diversity of mixed cultures was also explored. The growth rates of two bio­reactors each containing Rhodobacter capsu­latus JP91 Hup- were compared to those of two bioreactors populated with a consortium of PNSB (R. capsulatus JP91 Hup- and two strains of Rho­dopseudomonas palustris). The bacterial cul­tures were grown anaerobically in constant flow photobioreactors. Growth rates were determined by measuring changes in biodensity. There was no significant difference in growth rates between monocultures and mixed cultures. However, the growth rates of bacteria on glucose were gener­ally equal to or greater than those on acetate. This result suggests that further study of metabolic patterns of PNSB presented with various carbon sources may prove useful in exploring the viabil­ity of single-stage conversion of waste sugars into biohydrogen fuel. L’étude de bactéries pourpres non sulfureuses (BPNS) est relativement nouvelle et un domaine prometteur à l’égard de la recherche sur les bio­carburants. Ces bactéries métabolisent les acides organiques et, bien que de façon moins efficaces, métabolisent aussi les sucres à l’hydrogène – une source de carburant à haute énergie. Si l’efficacité de la conversion de glucose à hydrogène pouvait être augmentée, de nombreux déchets organiques pourraient être directement convertis en carburant. Ce projet a étudié le rendement de croissance relative des souches de BPNS lorsque le glucose fut remplacé par de l'acétate de sodium comme source de carbone primaire. L'avantage potentiel de l'augmentation de la diversité génétique de cul­tures mixtes a également été examiné. Le taux de croissance des deux bioréacteurs contenant cha­cun Rhodobacter capsulatus JP91 Hup- ont été comparées à deux bioréacteurs peuplés avec un consortium de BPNS (R. capsulatus JP91 Hup-et deux souches de Rhodopseudomonas palus­tris). Les cultures bactériennes ont été cultivées anaérobiquement dans des photobioréacteurs à débit constant. Les taux de croissance ont été dé­terminés en mesurant la variation de biodensité. Il n'y avait pas de différence significative dans le taux de croissance entre les monocultures et les cultures mixtes. Cependant, le taux de croissance avec le glucose était généralement égale ou su­périeure comparé à l’acétate. Ce résultat suggère que d'autres études du profils métaboliques de PNSB avec diverses sources de carbones peuvent s’avérer utiles dans l'exploration de la viabilité de la conversion à étape simple de déchets orga­niques détenant du sucre en biohydrogène.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
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Résumé présentoui

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