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Enregistrement W2753996793 · doi:10.1186/s13068-017-0893-y

Sustaining fermentation in high-gravity ethanol production by feeding yeast to a temperature-profiled multifeed simultaneous saccharification and co-fermentation of wheat straw

2017· article· en· W2753996793 sur OpenAlexaff
Johan O. Westman, Ruifei Wang, Vera Novy, Carl Johan Franzén

Notice bibliographique

RevueBiotechnology for Biofuels · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensWestern Forest ProductsUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesChalmers Tekniska HögskolaEnergimyndighetenTU Graz, Internationale Beziehungen und Mobilitätsprogramme
Mots-clésFermentationStrawEthanol fuelYeastHydrolysisEthanol fermentationHigh GravityBiofuelEthanolFood scienceAgronomyWheat germSpecific gravityChemistryPulp and paper industryBiotechnologyEnvironmental scienceBiologyBiochemistryEngineeringMineralogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Considerable progress is being made in ethanol production from lignocellulosic feedstocks by fermentation, but negative effects of inhibitors on fermenting microorganisms are still challenging. Feeding preadapted cells has shown positive effects by sustaining fermentation in high-gravity simultaneous saccharification and co-fermentation (SSCF). Loss of cell viability has been reported in several SSCF studies on different substrates and seems to be the main reason for the declining ethanol production toward the end of the process. Here, we investigate how the combination of yeast preadaptation and feeding, cell flocculation, and temperature reduction improves the cell viability in SSCF of steam pretreated wheat straw. More than 50% cell viability was lost during the first 24 h of high-gravity SSCF. No beneficial effects of adding selected nutrients were observed in shake flask SSCF. Ethanol concentrations greater than 50 g L −1 led to significant loss of viability and prevented further fermentation in SSCF. The benefits of feeding preadapted yeast cells were marginal at later stages of SSCF. Yeast flocculation did not improve the viability but simplified cell harvest and improved the feasibility of the cell feeding strategy in demo scale. Cultivation at 30 °C instead of 35 °C increased cell survival significantly on solid media containing ethanol and inhibitors. Similarly, in multifeed SSCF, cells maintained the viability and fermentation capacity when the temperature was reduced from 35 to 30 °C during the process, but hydrolysis yields were compromised. By combining the yeast feeding and temperature change, an ethanol concentration of 65 g L −1 , equivalent to 70% of the theoretical yield, was obtained in multifeed SSCF on pretreated wheat straw. In demo scale, the process with flocculating yeast and temperature profile resulted in 5% (w/w) ethanol, equivalent to 53% of the theoretical yield. Multifeed SSCF was further developed by means of a flocculating yeast and a temperature-reduction profile. Ethanol toxicity is intensified in the presence of lignocellulosic inhibitors at temperatures that are beneficial to hydrolysis in high-gravity SSCF. The counteracting effects of temperature on cell viability and hydrolysis call for more tolerant microorganisms, enzyme systems with lower temperature optimum, or full optimization of the multifeed strategy with temperature profile.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations33
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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