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Enregistrement W2594179691 · doi:10.18331/brj2017.4.1.4

Simultaneous biosorption and bioethanol production from lead-contaminated media by Mucor indicus

2017· article· en· W2594179691 sur OpenAlexvenueno aff
Saman Samadi, Keikhosro Karimi, Sanaz Behnam

Notice bibliographique

RevueBiofuel Research Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIsfahan University of Technology
Mots-clésBiosorptionAdsorptionBiomass (ecology)MucorEthanolChemistryEthanol fuelMorphology (biology)BiofuelFood scienceBotanyBiologyNuclear chemistryFermentationBiochemistryBiotechnologyOrganic chemistryAgronomyPenicillium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mucor indicus with different morphologies was used for ethanol production and Pb2+ biosorption. With increasing Pb2+ concentration in the cultivation medium, the fungus morphology changed from purely filamentous to mostly filamentous and the biosorption capacity was increased. The maximum adsorption capacity predicted by Langmuir model was 118 mg/g for purely filamentous form. All morphologies were also cultivated in the presence of high Pb2+ concentration (300 mg/L) in consecutive stages. After the first stage of cultivation, the live biomass was separated and cultivated in a new medium similar to the first stage and cultivation was performed within five stages. All morphologies of M. indicus were able to grow and produce ethanol in the presence of lead at all stages but with lower yields than those cultivated in the absence of lead. The highest ethanol yields of 0.46 and 0.35 g ethanol per g consumed glucose were obtained by mostly filamentous morphology at the first and the last stages, respectively. The presence of lead decreased the glucose consumption rate of all morphologies and the yeast-like morphology consumed glucose within a shorter time than the other morphologies. Different morphologies were able to adsorb lead ions considerably (97–99%) within the five consecutive stages.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,760

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,262 · 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.

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

Citations19
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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