Engineered Lignin in Poplar Biomass Facilitates Cu-Catalyzed Alkaline-Oxidative Pretreatment
Notice bibliographique
Résumé
Both untransformed poplar and genetically modified “zip-lignin” poplar, in which additional ester bonds were introduced into the lignin backbone, were subjected to mild alkaline and copper-catalyzed alkaline hydrogen peroxide (Cu-AHP) pretreatment. Our hypothesis was that the lignin in zip-lignin poplar would be removed more easily than lignin in untransformed poplar during this alkaline pretreatment, resulting in higher sugar yields following enzymatic hydrolysis. We observed improved glucose and xylose hydrolysis yields for zip-lignin poplar compared to untransformed poplar following both alkaline-only pretreatment (56% glucose yield for untransformed poplar compared to 67% for zip-lignin poplar) and Cu-AHP pretreatment (77% glucose yield for untransformed poplar compared to 85% for zip-lignin poplar). Compositional analysis, glycome profiling, and microscopy all supported the notion that the ester linkages increase delignification and improve sugar yields. Essentially no differences were noted in the molecular weight distributions of solubilized lignins between the zip-lignin poplar and the control line. Significantly, when zip-lignin poplar was utilized as the feedstock, hydrogen peroxide, catalyst, and enzyme loadings could all be substantially reduced while maintaining high sugar yields.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».