Combining chemical flocculation and bacterial co‐culture of <i>Cupriavidus taiwanensis</i> and <i>Ureibacillus thermosphaericus</i> to detoxify a hardwood hemicelluloses hydrolysate and enable acetone–butanol–ethanol fermentation leading to butanol
Notice bibliographique
Résumé
Butanol, a fuel with better characteristics than ethanol, can be produced via acetone-butanol-ethanol (ABE) fermentation using lignocellulosic biomass as a carbon source. However, many inhibitors present in the hydrolysate limit the yield of the fermentation process. In this work, a detoxification technology combining flocculation and biodetoxification within a bacterial co-culture composed of Ureibacillus thermosphaericus and Cupriavidus taiwanensis is presented for the first time. Co-culture-based strategies to detoxify filtered and unfiltered hydrolysates have been investigated. The best results of detoxification were obtained for a two-step approach combining flocculation to biodetoxification. This sequential process led to a final phenolic compounds concentration of 1.4 g/L, a value close to the minimum inhibitory level observed for flocculated hydrolysate (1.1 g/L). The generated hydrolysate was then fermented with Clostridium acetobutylicum ATCC 824 for 120 h. A final butanol production of 8 g/L was obtained, although the detoxified hydrolysate was diluted to reach 0.3 g/L of phenolics to ensure noninhibitory conditions. © 2018 American Institute of Chemical Engineers Biotechnol. Prog., 35: e2753, 2019.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».