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Enregistrement W2936287677 · doi:10.1186/s13568-019-0737-1

Microbial hexuronate catabolism in biotechnology

2019· review· ca· W2936287677 sur OpenAlexaff
Joosu Kuivanen, Alessandra Biz, Peter Richard

Notice bibliographique

RevueAMB Express · 2019
Typereview
Langueca
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePolysaccharides and Plant Cell Walls
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesJacobs UniversityUniversität BremenConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoAcademy of Finland
Mots-clésPectinGlucuronateBiomass (ecology)Raw materialXyloseHemicellulosePolysaccharideBiotechnologyCatabolismBiologySugarCelluloseFood scienceFermentationBiochemistryAgronomyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The most abundant hexuronate in plant biomass is D-galacturonate. D-Galacturonate is the main constituent of pectin. Pectin-rich biomass is abundantly available as sugar beet pulp or citrus processing waste and is currently mainly used as cattle feed. Other naturally occurring hexuronates are D-glucuronate, L-guluronate, D-mannuronate and L-iduronate. D-Glucuronate is a constituent of the plant cell wall polysaccharide glucuronoxylan and of the algal polysaccharide ulvan. Ulvan also contains L-iduronate. L-Guluronate and D-mannuronate are the monomers of alginate. These raw materials have the potential to be used as raw material in biotechnology-based production of fuels or chemicals. In this communication, we will review the microbial pathways related to these hexuronates and their potential use in biotechnology.

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

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,220 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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