Impact of lignin polymer backbone esters on ionic liquid pretreatment of poplar
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: to reduce lignin content or modify its composition to overcome the inherent recalcitrance that it imposes on lignocellulosic biomass during processing. Here, transgenic poplar lines in which monolignol ferulate conjugates were synthesized during cell wall development to introduce, during lignification, readily cleavable ester linkages into the lignin polymer backbone (i.e., "zip lignin"), along with wild-type (WT) controls, were pretreated with different ionic liquids (ILs). RESULTS: The strategic introduction of ester bonds into the lignin backbone resulted in increased pretreatment efficiency and released more carbohydrates with lower energy input. After pretreatment with any of three different ILs, and after limited saccharification, the transgenic poplars, especially those with relatively higher amounts of incorporated monolignol ferulate conjugates, yielded up to 23% higher sugar levels compared to WT plants. CONCLUSION: Our findings clearly demonstrate that the introduction of ester linkages into the lignin polymer backbone decreases biomass recalcitrance in poplar has the potential to reduce the energy and/or amount of IL required for effective pretreatment, and could enable the development of an economically viable and sustainable biorefinery process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».