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Enregistrement W2762755287 · doi:10.15376/biores.12.4.8838-8847

Recycling immobilized laccase for lignin removal from prehydrolysis liquor of kraft-based dissolving pulp

2017· article· en· W2762755287 sur OpenAlexaff
Qiang Wang, Tianzhong Yuan, Shanshan Liu, Guihua Yang, Jiachuan Chen, Wenhai Li, Rendang Yang, Pedram Fatehi

Notice bibliographique

RevueBioResources · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEnzyme-mediated dye degradation
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésLaccaseDissolving pulpLigninKraft paperPulp and paper industryTrametes versicolorKraft processChemistryPulp (tooth)SugarOrganic chemistryMaterials scienceCelluloseEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laccase treatment of prehydrolysis liquor (PHL) produced in a kraft-based dissolving pulp production may allow for purification of its hemicelluloses. In this work, a magnetic support of magnetic silica particle (Fe3O4/SiO2) was synthesized to immobilize laccase from Trametes versicolor. The laccase treatment led to increases in the molecular weight of lignin, which facilitated its removal from PHL. The results showed that laccase activity remained at 65% after seven successive recycle runs. The combination of 10 wt.% fresh immobilized laccase and 90 wt.% recycled immobilized laccase at the overall dosage of 1 U/mL led to 34% lignin removal, irrespective of the recycling runs. The laccase treatment caused 13 wt.% sugar losses from PHL. Based on the results, a process for removing lignin from PHL was proposed based on the application and recovery of an immobilized laccase system.

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)0,001
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 enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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