Fungal Bioconversion of Lignocellulosic Residues; Opportunities & Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
The development of alternative energy technology is critically important because of the rising prices of crude oil, security issues regarding the oil supply, and environmental issues such as global warming and air pollution. Bioconversion of biomass has significant advantages over other alternative energy strategies because biomass is the most abundant and also the most renewable biomaterial on our planet. Bioconversion of lignocellulosic residues is initiated primarily by microorganisms such as fungi and bacteria which are capable of degrading lignocellulolytic materials. Fungi such as Trichoderma reesei and Aspergillus niger produce large amounts of extracellular cellulolytic enzymes, whereas bacterial and a few anaerobic fungal strains mostly produce cellulolytic enzymes in a complex called cellulosome, which is associated with the cell wall. In filamentous fungi, cellulolytic enzymes including endoglucanases, cellobiohydrolases (exoglucanases) and beta-glucosidases work efficiently on cellulolytic residues in a synergistic manner. In addition to cellulolytic/hemicellulolytic activities, higher fungi such as basidiomycetes (e.g. Phanerochaete chrysosporium) have unique oxidative systems which together with ligninolytic enzymes are responsible for lignocellulose degradation. This review gives an overview of different fungal lignocellulolytic enzymatic systems including extracellular and cellulosome-associated in aerobic and anaerobic fungi, respectively. In addition, oxidative lignocellulose-degradation mechanisms of higher fungi are discussed. Moreover, this paper reviews the current status of the technology for bioconversion of biomass by fungi, with focus on mutagenesis, co-culturing and heterologous gene expression attempts to improve fungal lignocellulolytic activities to create robust fungal strains.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».