Bioprospecting for acidophilic lipid-rich green microalgae isolated from abandoned mine site water bodies
Notice bibliographique
Résumé
With fossil fuel sources in limited supply, microalgae show tremendous promise as a carbon neutral source of biofuel. Current microalgae biofuel strategies typically rely on growing high-lipid producing laboratory strains of microalgae in open raceways or closed system photobioreactors. Unfortunately, these microalgae species are found to be sensitive to environmental stresses or competition by regional strains. Contamination by invasive species can diminish productivity of commercial algal processes. A potential improvement to current strategies is to identify high-lipid producing microalgae, which thrive in selected culture conditions that reduce the risk of contamination, such as low pH. Here we report the identification of a novel high-lipid producing microalgae which can tolerate low pH growth conditions. Lig 290 is a Scenedesmus spp. isolated from a low pH waterbody (pH = 4.5) in proximity to an abandoned lignite mine in Northern Ontario, Canada. Compared to a laboratory strain of Scendesmus dimorphus, Lig 290 demonstrated robust growth rates, a strong growth profile, and high lipid production. As a consequence, Lig 290 may have potential application as a robust microalgal species for use in biofuel 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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».