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Enregistrement W2585922870 · doi:10.1021/acssuschemeng.6b03043

Valorizing Recalcitrant Cellulolytic Enzyme Lignin via Lignin Nanoparticles Fabrication in an Integrated Biorefinery

2017· article· en· W2585922870 sur OpenAlexaff
Dong Tian, Jinguang Hu, Richard P. Chandra, J. N. Saddler, Canhui Lu

Notice bibliographique

RevueACS Sustainable Chemistry & Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésLigninBiorefineryCorn stoverSoftwoodHardwoodChemistryEnzymatic hydrolysisLignocellulosic biomassBiorefiningCellulosePulp and paper industryHydrolysisBiomass (ecology)Chemical engineeringOrganic chemistryBotanyRaw materialAgronomyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conversion of condensed lignin into value-added products in current lignocellulosic biorefineries has been challenging due to its structure recalcitrance. However, this work showed a technically feasible route to valorize recalcitrant cellulolytic enzyme lignin (CEL: lignin residue after enzymatic hydrolysis) via “high-quality” lignin nanoparticles (LNPs) fabrication. Three representative CELs obtained from hydrolysis of industrial relevant, steam-pretreated, agriculture reside corn stover, hardwood poplar, and softwood lodgepole pine were evaluated for their potential to produce LNPs through the prevalent dialysis method, which gave a LNPs yield of 81.8%, 90.9% and 41.0% with a corresponding average particle size of 218, 131, and 104 nm, respectively. The obtained “high-quality” LNPs were in sphere-like shapes, abundant with functional groups, and highly stable from pH 4 to 10, which showed tremendous promise for the applications in the emerging nanomaterial fields. When the substructures of these three LNPs were further characterized using prevalent 13 C and 2D-HSQC NMR techniques, they showed that their structure recalcitrance followed the order of lodgepole pine LNPs > poplar LNPs > corn stover LNPs. It was also apparent that the biomass lignin condensation occurring during steam pretreatment could be considered as a “hydrophobic modification”, which benefits the self-assembling of LNPs to small particle sizes and regular shapes.

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)0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations167
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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