Effect of Sludge Concentration and Crude Glycerol Matrix as a Substrate on the Production of Single-Cell Oil by Oleaginous Yeast Yarrowia lipolytica SKY7
Notice bibliographique
Résumé
The disposal of excess crude glycerol produced by the booming biodiesel industry and wastewater sludge solid waste has become a severe problem, and alternate routes of use and valorization of these waste byproducts are needed. The use of cheaply available wastewater sludge solids in fermentation media is very much desirable to reduce the cost of production. The strains of Yarrowia lipolytica can assimilate a wide array of waste substrates, such as crude glycerol, waste cooking oil, starch wastewater, and cellulosic. This study optimized the concentration of wastewater sludge solids (5–35 g/L) to be used with crude glycerol in fermentation media to produce microbial oil as feedstock for biodiesel production. The results indicated that 20 g/L of sludge solids with 40 g/L of crude glycerol resulted in highest lipid content of 29.35% in 96 h. Further, assuming wet extraction of lipids, it was found that at least 11.2% or higher lipid content is required for this process to have an overall positive net solid waste reduction. Insignificant inhibition was observed by the crude glycerol used in this study as compared to pure glycerol, which proves it to be an adequate source of carbon substrate for lipid production.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».