MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2773656120 · doi:10.1186/s13068-017-0980-0

Predicting the most appropriate wood biomass for selected industrial applications: comparison of wood, pulping, and enzymatic treatments using fluorescent-tagged carbohydrate-binding modules

2017· article· en· W2773656120 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBiotechnology for Biofuels · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité Laval
Organismes subventionnairesWallonie-Bruxelles International
Mots-clésSoftwoodXylanBiorefiningCelluloseHemicelluloseHardwoodLigninPulp and paper industryCellulaseChemistryBiomass (ecology)Lignocellulosic biomassEnzymatic hydrolysisTrichoderma reeseiKraft processKraft paperHydrolysisOrganic chemistryBotanyRaw materialBiorefineryAgronomyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lignocellulosic biomass will progressively become the main source of carbon for a number of products as the Earth’s oil reservoirs disappear. Technology for conversion of wood fiber into bioproducts (wood biorefining) continues to flourish, and access to reliable methods for monitoring modification of such fibers is becoming an important issue. Recently, we developed a simple, rapid approach for detecting four different types of polymer on the surface of wood fibers. Named fluorescent-tagged carbohydrate-binding module (FTCM), this method is based on the fluorescence signal from carbohydrate-binding modules-based probes designed to recognize specific polymers such as crystalline cellulose, amorphous cellulose, xylan, and mannan. Here we used FTCM to characterize pulps made from softwood and hardwood that were prepared using Kraft or chemical-thermo-mechanical pulping. Comparison of chemical analysis (NREL protocol) and FTCM revealed that FTCM results were consistent with chemical analysis of the hemicellulose composition of both hardwood and softwood samples. Kraft pulping increased the difference between softwood and hardwood surface mannans, and increased xylan exposure. This suggests that Kraft pulping leads to exposure of xylan after removal of both lignin and mannan. Impact of enzyme cocktails from Trichoderma reesei (Celluclast 1.5L) and from Aspergillus sp. (Carezyme 1000L) was investigated by analysis of hydrolyzed sugars and by FTCM. Both enzymes preparations released cellobiose and glucose from pulps, with the cocktail from Trichoderma being the most efficient. Enzymatic treatments were not as effective at converting chemical-thermomechanical pulps to simple sugars, regardless of wood type. FTCM revealed that amorphous cellulose was the primary target of either enzyme preparation, which resulted in a higher proportion of crystalline cellulose on the surface after enzymatic treatment. FTCM confirmed that enzymes from Aspergillus had little impact on exposed hemicelluloses, but that enzymes from the more aggressive Trichoderma cocktail reduced hemicelluloses at the surface. Overall, this study indicates that treatment with enzymes from Trichoderma is appropriate for generating crystalline cellulose at fiber surface. Applications such as nanocellulose or composites requiring chemical resistance would benefit from this enzymatic treatment. The milder enzyme mixture from Aspergillus allowed for removal of amorphous cellulose while preserving hemicelluloses at fiber surface, which makes this treatment appropriate for new paper products where surface chemical responsiveness is required.

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.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,273 · 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