Investigation of biomass concentration, lipid production, and cellulose content in <i>Chlorella vulgaris</i> cultures using response surface methodology
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The microalgae Chlorella vulgaris produce lipids that after extraction from cells can be converted into biodiesel. However, these lipids cannot be efficiently extracted from cells due to the presence of the microalgae cell wall, which acts as a barrier for lipid removal when traditional extraction methods are employed. Therefore, a microalgae system with high lipid productivity and thinner cell walls could be more suitable for lipid production from microalgae. This study addresses the effect of culture conditions, specifically carbon dioxide and sodium nitrate concentrations, on biomass concentration and the ratio of lipid productivity/cellulose content. Optimization of culture conditions was done by response surface methodology. The empirical model for biomass concentration (R(2) = 96.0%) led to a predicted maximum of 1123.2 mg dw L(-1) when carbon dioxide and sodium nitrate concentrations were 2.33% (v/v) and 5.77 mM, respectively. For lipid productivity/cellulose content ratio (R(2) = 95.2%) the maximum predicted value was 0.46 (mg lipid L(-1) day(-1) )(mg cellulose mg biomass(-1) )(-1) when carbon dioxide concentration was 4.02% (v/v) and sodium nitrate concentration was 3.21 mM. A common optimum point for both variables (biomass concentration and lipid productivity/cellulose content ratio) was also found, predicting a biomass concentration of 1119.7 mg dw L(-1) and lipid productivity/cellulose content ratio of 0.44 (mg lipid L(-1) day(-1) )(mg cellulose mg biomass(-1) )(-1) for culture conditions of 3.77% (v/v) carbon dioxide and 4.01 mM sodium nitrate. The models were experimentally validated and results supported their accuracy. This study shows that it is possible to improve lipid productivity/cellulose content by manipulation of culture conditions, which may be applicable to any scale of bioreactors.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle