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Enregistrement W2399295226 · doi:10.18331/brj2016.3.2.6

Improved lipid and biomass productivities in Chlorella vulgaris by differing the inoculation medium from the production medium

2016· article· en· W2399295226 sur OpenAlexvenueno aff
Shahrbanoo Hamedi, Mahmood Akhavan Mahdavi, Reza Gheshlaghi

Notice bibliographique

RevueBiofuel Research Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAlgal biology and biofuel production
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFerdowsi University of Mashhad
Mots-clésChlorella vulgarisBiomass (ecology)BiofuelInoculationHeterotrophAlgaeRaw materialFood scienceBiologyCommercializationBiotechnologyBotanyPulp and paper industryAgronomyHorticultureEcologyBacteriaEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Improvement of biomass and lipid productivities is now one of the main concerns in commercialization of microalgae cultivation as a feedstock for algal biofuel production. Conventional photoautotrophic processes using well-studied and rich in oil strain of Chlorella vulgaris are not able to meet such demands. A new strategy of inoculating algae production medium with cells grown in a different medium from the production medium was proposed herein. More specifically, when SH4 was used as production medium and N8 was used as inoculation medium, biomass and lipid productivities increased by 2.33 folds and 1.44 fold, respectively, compared with when the production and inoculation media were the same, such as SH4. The findings of the present investigation showed that this cultivation scheme resulted in 52% increase in cell number and 54% increase in dry weight leading to improved productivities. Although by even considering this improvement, photoautotrophic cultivation of algae can hardly compete with the heterotrophic cultivation, the high cost of hydrocarbon supply required in large-scale heterotrophic processes marks the technique proposed in the present study as a promising approach for commercialization of algal biofuel production.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations21
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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