Designed for deconstruction – poplar trees altered in cell wall lignification improve the efficacy of bioethanol production
Notice bibliographique
Résumé
• There is a pressing global need to reduce the increasing societal reliance on petroleum and to develop a bio-based economy. At the forefront is the need to establish a sustainable, renewable, alternative energy sector. This includes liquid transportation fuel derived from lignocellulosic plant materials. However, one of the current limiting factors restricting the effective and efficient conversion of lignocellulosic residues is the recalcitrance of the substrate to enzymatic conversion. • In an attempt to assess the impact of cell wall lignin on recalcitrance, we subjected poplar trees engineered with altered lignin content and composition to two potential industrial pretreatment regimes, and evaluated the overall efficacy of the bioconversion to ethanol process. • It was apparent that total lignin content has a greater impact than monomer ratio (syringyl : guaiacyl) on both pretreatments. More importantly, low lignin plants showed as much as a 15% improvement in the efficiency of conversion, with near complete hydrolysis of the cellulosic polymer. • Using genomic tools to breed or select for modifications in key cell wall chemical and/or ultrastructural traits can have a profound effect on bioenergy processing. These techniques may therefore offer means to overcome the current obstacles that underpin the recalcitrance of lignocellulosic substrates to bioconversion.
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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 | 0,001 |
| 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 ».