Microalgal cultivation with waste streams and metabolic constraints to triacylglycerides accumulation for biofuel production
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Global increases in the generation of waste streams, including liquid, gaseous, and solid waste, have been posing serious challenges for waste management as a result of their potential impacts on receiving environments and climate change. The conversion of waste streams into useful bioenergy, biofuels, and bioproducts through recycling and/or recovery has been presented as a promising alternative. Coupling the bioremediation of waste streams with microalgae‐based biofuel production, offers an alternative strategy to achieve waste‐to‐biofuel and bioenergy. A group of unicellular photosynthetic eukaryotes, microalgae require relatively simple nutrients and inorganic carbon sources to support their growth, while accumulating several biofuel precursors, such as starch or storage lipids. This review summarizes the current approaches to microalgal biomass production using waste streams, including waste‐water; waste or CO 2 ‐enriched gas (flue gas and biogas); waste organics (i.e., crude glycerol); and waste heat, as well as the primary common operational challenges and corresponding mitigation strategies involved in cultivation approaches. Moreover, microalgal metabolic pathways supporting the biosynthesis of energy‐rich molecules such as triacylglycerides ( TAG ) and starch are discussed. Metabolic constraints and potential approaches for the enhancement of microalgal TAG accumulation are systematically and critically analyzed. © 2016 Society of Chemical Industry and John Wiley & Sons, Ltd
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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