Modeling enzymatic hydrolysis of lignocellulosic substrates using fluorescent confocal microscopy II: Pretreated biomass
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we extend imaging and modeling work that was done in Part I of this report for a pure cellulose substrate (filter paper) to more industrially relevant substrates (untreated and pretreated hardwood and switchgrass). Using confocal fluorescence microscopy, we are able to track both the structure of the biomass particle via its autofluorescence, and bound enzyme from a commercial cellulase cocktail supplemented with a small fraction of fluorescently labeled Trichoderma reseii Cel7A. Imaging was performed throughout hydrolysis at temperatures relevant to industrial processing (50°C). Enzyme bound predominantly to areas with low autofluorescence, where structure loss and lignin removal had occurred during pretreatment; this confirms the importance of these processes for successful hydrolysis. The overall shape of both untreated and pretreated hardwood and switchgrass particles showed little change during enzymatic hydrolysis beyond a drop in autofluorescence intensity. The permanence of shape along with a relatively constant bound enzyme signal throughout hydrolysis was similar to observations previously made for filter paper, and was consistent with a modeling geometry of a hollowing out cylinder with widening pores represented as infinite slits. Modeling estimates of available surface areas for pretreated biomass were consistent with previously reported experimental results.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».