Pretreatment of <i>Miscanthus</i> with biomass‐degrading bacteria for increasing delignification and enzymatic hydrolysability
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.
Notice bibliographique
Résumé
Summary Biomass recalcitrance is still a main challenge for the production of biofuels and high‐value products. Here, an alternative Miscanthus pretreatment method by using lignin‐degrading bacteria was developed. Six efficient Miscanthus ‐degrading bacteria were first cultured to produce laccase by using 0.5% Miscanthus biomass as carbon source. After 1–5 days of incubation, the maximum laccase activities induced by Miscanthus in the six strains were ranged from 103 to 8091 U l −1 . Then, the crude enzymes were directly diluted by equal volumes of citrate buffer and added Miscanthus biomass to a solid concentration at 4% (w/v). The results showed that all bacterial pretreatments significantly decreased the lignin content, especially in the presence of two laccase mediators ( ABTS and HBT ). The lignin removal directly correlated with increases in total sugar and glucose yields after enzymatic hydrolysis. When ABTS was used as a mediator, the best lignin‐degrading bacteria ( Pseudomonas sp. AS 1) can remove up to 50.1% lignin of Miscanthus by obtaining 2.2‐fold glucose yield, compared with that of untreated biomass. Therefore, this study provided an effective Miscanthus pretreatment method by using lignin‐degrading bacteria, which may be potentially used in improving enzymatic hydrolysability of biomass.
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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 | 0,000 | 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 découle