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Enregistrement W2181257242 · doi:10.1186/s13068-015-0356-2

Controlling microbial contamination during hydrolysis of AFEX-pretreated corn stover and switchgrass: effects on hydrolysate composition, microbial response and fermentation

2015· article· en· W2181257242 sur OpenAlexafffund
José Serate, Dan Xie, Edward L. Pohlmann, Charles W. Donald, Mahboubeh Shabani, Li Hinchman, Alan Higbee, Mick McGee, Alex La Reau, Grace E. Klinger, Sheena C. Li, Chad L. Myers, Charles Boone, Donna M. Bates, Dave Cavalier, Dustin Eilert, Lawrence G. Oates, Gregg R. Sanford, Trey K. Sato, Bruce E. Dale, Robert Landick, Jeff S. Piotrowski, Rebecca G. Ong, Yaoping Zhang

Notice bibliographique

RevueBiotechnology for Biofuels · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensOccupational Cancer Research CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research InstituteBiological and Environmental ResearchRIKENGreat Lakes Bioenergy Research CenterNational Institute of General Medical SciencesCanadian Institute for Advanced ResearchU.S. Department of EnergyOffice of ScienceNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésCorn stoverHydrolysateXyloseFermentationChemistryZymomonas mobilisFood scienceLignocellulosic biomassEnzymatic hydrolysisBiomass (ecology)BiofuelHydrolysisRaw materialBiotechnologyEthanol fuelAgronomyBiochemistryBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Microbial conversion of lignocellulosic feedstocks into biofuels remains an attractive means to produce sustainable energy. It is essential to produce lignocellulosic hydrolysates in a consistent manner in order to study microbial performance in different feedstock hydrolysates. Because of the potential to introduce microbial contamination from the untreated biomass or at various points during the process, it can be difficult to control sterility during hydrolysate production. In this study, we compared hydrolysates produced from AFEX-pretreated corn stover and switchgrass using two different methods to control contamination: either by autoclaving the pretreated feedstocks prior to enzymatic hydrolysis, or by introducing antibiotics during the hydrolysis of non-autoclaved feedstocks. We then performed extensive chemical analysis, chemical genomics, and comparative fermentations to evaluate any differences between these two different methods used for producing corn stover and switchgrass hydrolysates. RESULTS: Autoclaving the pretreated feedstocks could eliminate the contamination for a variety of feedstocks, whereas the antibiotic gentamicin was unable to control contamination consistently during hydrolysis. Compared to the addition of gentamicin, autoclaving of biomass before hydrolysis had a minimal effect on mineral concentrations, and showed no significant effect on the two major sugars (glucose and xylose) found in these hydrolysates. However, autoclaving elevated the concentration of some furanic and phenolic compounds. Chemical genomics analyses using Saccharomyces cerevisiae strains indicated a high correlation between the AFEX-pretreated hydrolysates produced using these two methods within the same feedstock, indicating minimal differences between the autoclaving and antibiotic methods. Comparative fermentations with S. cerevisiae and Zymomonas mobilis also showed that autoclaving the AFEX-pretreated feedstocks had no significant effects on microbial performance in these hydrolysates. CONCLUSIONS: Our results showed that autoclaving the pretreated feedstocks offered advantages over the addition of antibiotics for hydrolysate production. The autoclaving method produced a more consistent quality of hydrolysate, and also showed negligible effects on microbial performance. Although the levels of some of the lignocellulose degradation inhibitors were elevated by autoclaving the feedstocks prior to enzymatic hydrolysis, no significant effects on cell growth, sugar utilization, or ethanol production were seen during bacterial or yeast fermentations in hydrolysates produced using the two different methods.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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