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Enregistrement W2599421903

Optimizing Enzymatic Preparations of Mechanical Pulp Through the Characterization of New Laccases and Non-productive Interactions Between Enzymes and Lignin

2010· dissertation· en· W2599421903 sur OpenAlexfundno aff
Debbie Waung

Notice bibliographique

RevueTSpace (University of Toronto) · 2010
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEnzyme-mediated dye degradation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOntario GenomicsOntario Genomics InstituteGenome Canada
Mots-clésLaccaseLigninEnzymePulp (tooth)ChemistryPulp and paper industryBiotechnologyBiochemistryOrganic chemistryBiologyEngineeringMedicineDentistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The overall objective of this research is to identify and optimize enzymatic applications that have the potential to degrade middle lamella lignin, so as to decrease economic and environmental costs associated with the production of mechanical pulp. Non-productive binding of enzyme to lignin in lignocellulosic biomass reduces enzyme availability and efficiency. The elucidation of non-productive binding behavior between hydrolytic enzymes and lignocellulosic substrates could significantly improve the efficiency of corresponding industrial bioprocesses. The first part of this report presents a study that characterizes non-catalytic interactions between enzymes and fibre. The second part of this report presents the biochemical and mutational studies of a novel, small laccase SCO6712 from Streptomyces coelicolor. The findings from this research support the design, control, and optimization of enzymatic treatments of lignocellulosic fibres in the pulp and biofuel industries.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations7
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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