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Enregistrement W2112200566 · doi:10.1128/aem.01512-08

Fermentation of Barley by Using <i>Saccharomyces cerevisiae</i> : Examination of Barley as a Feedstock for Bioethanol Production and Value-Added Products

2008· article· en· W2112200566 sur OpenAlexafffund
Amera Gibreel, James R. Sandercock, Jingui Lan, Laksiri A. Goonewardene, R. T. Zijlstra, Jonathan M. Curtis, David C. Bressler

Notice bibliographique

RevueApplied and Environmental Microbiology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta Crop Industry Development Fund
Mots-clésFermentationFood scienceChemistryEthanol fuelBiofuelEthanolHydrolysisStarchRaw materialGallic acidBiotechnologyBiochemistryBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to examine the ethanol yield potential of three barley varieties (Xena, Bold, and Fibar) in comparison to two benchmarks, corn and wheat. Very high gravity (VHG; 30% solids) fermentations using both conventional and Stargen 001 enzymes for starch hydrolysis were carried out as simultaneous saccharification and fermentation. The grains and their corresponding dried distiller's grain with solubles (DDGS) were also analyzed for nutritional and value-added characteristics. A VHG traditional fermentation approach utilizing jet-cooking fermentation revealed that both dehulled Bold and Xena barley produced ethanol concentrations higher than that produced by wheat (12.3, 12.2, and 11.9%, respectively) but lower than that produced by corn (13.8%). VHG-modified Stargen-based fermentation of dehulled Bold barley demonstrated comparable performance (14.3% ethanol) relative to that of corn (14.5%) and wheat (13.3%). Several important components were found to survive fermentation and were concentrated in DDGS. The highest yield of phenolics was detected in the DDGS (modified Stargen 001, 20% solids) of Xena (14.6 mg of gallic acid/g) and Bold (15.0 mg of gallic acid/g) when the hull was not removed before fermentation. The highest concentration of sterols in DDGS from barley was found in Xena (3.9 mg/g) when the hull was included. The DDGS recovered from corn had the highest concentration of fatty acids (72.6 and 77.5 mg/g). The DDGS recovered from VHG jet-cooking fermentations of Fibar, dehulled Bold, and corn demonstrated similar levels of tocopherols and tocotrienols. Corn DDGS was highest in crude fat but was lowest in crude protein and in vitro energy digestibility. Wheat DDGS was highest in crude protein content, similar to previous studies. The barley DDGS was the highest in in vitro energy digestibility.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 seuil0,556

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,175 · 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 tête enseignante, 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

Citations60
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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