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Enregistrement W2766796676 · doi:10.3390/catal7110322

Enzymatically-Mediated Co-Production of Cellulose Nanocrystals and Fermentable Sugars

2017· article· en· W2766796676 sur OpenAlexafffund
Dawit Beyene, Michael Chae, Jing Dai, Christophe Danumah, Frank Tosto, Abayneh Getachew Demesa, David C. Bressler

Notice bibliographique

RevueCatalysts · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInnotech AlbertaAlberta InnovatesAlberta Innovates - Technology FuturesUniversity of AlbertaBioFuelNet Canada
Mots-clésCellulosic ethanolCelluloseCellulaseHydrolysisRaw materialChemistryXyloseEnzymatic hydrolysisPulp (tooth)Pulp and paper industryAcid hydrolysisFilter paperFermentationOrganic chemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cellulose nanocrystals (CNCs) can be extracted from cellulosic materials through the degradation of non-crystalline cellulose domains in the feedstock via acid hydrolysis. However, the sugars released from the hydrolysis process cannot be easily recovered from the acid waste stream. In this study, cellulases were used to preferentially degrade non-crystalline domains with the objectives of recovering sugars and generating a feedstock with concentrated CNC precursors for a more efficient acid hydrolysis process. Filter paper and wood pulp substrates were enzyme-treated for 2–10 h to recover 20–40 wt % glucose. Substantial xylose yield (6–12 wt %) was generated from wood pulp. CNC yields from acid hydrolysis of cellulases-treated filter paper, and wood pulp improved by 8–18% and 58–86%, respectively, when compared with the original substrate. It was thought that CNC precursors accumulated in the cellulases-treated feedstock due to enzymatic digestion of the more accessible non-crystalline celluloses. Therefore, acid hydrolysis from enzyme-treated feedstock will require proportionally less water and reagents resulting in increased efficiency and productivity in downstream processes. This study demonstrates that an enzymatically-mediated process allows recovery of fermentable sugars and improves acid hydrolysis efficiency for CNC production.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Expérimental (laboratoire)low
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Expérimental (laboratoire)high
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,452

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,287 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

Citations27
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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