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Enregistrement W2329900296 · doi:10.1021/ie403354k

Pyrolysis Byproducts as Feedstocks for Fermentative Biofuel Production: An Evaluation of Inhibitory Compounds through a Synthetic Aqueous Phase

2013· article· en· W2329900296 sur OpenAlexaff
Karen Schwab, Jeffery A. Wood, Lars Rehmann

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPyrolysisBiofuelChemistryAqueous solutionProduction (economics)Phase (matter)Organic chemistryAqueous two-phase systemBiochemical engineeringPulp and paper industryBiotechnologyEconomicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, the viability of using aqueous-phase sugars derived from the pyrolysis of lignocellulosic biomass was analyzed using high-throughput screening in microtiter plates. To standardize results, a synthetic aqueous phase of pyrolytic bio-oil was constructed based on typical constituents and composition ranges and then used to determine the fermentation viability of Saccharomyces cerevisiae . The effects of inhibitory compounds in pyrolytic bio-oil were assessed by fitting measured growth kinetics to the model of Baranyi and Roberts ( Int. J. Food Microbiol. 1994, 23, 277), specifically on the fitted growth rates, initial microorganism adaptation, and maximum biomass densities. It was found that even a dilution to approximately 10% of the hypothetical inhibitor concentration in aqueous bio-oil was significantly inhibitory to growth, although the presence of additional sugars was able to moderate this impact slightly. The high-throughput screening used in this work allowed for the rapid measurement of a variety of inhibitors at different concentrations, as well as inhibitory mixtures.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations11
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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