Acetone–Butanol–Ethanol Production from Eastern Canadian Yellow Birch and Screening of Isopropanol–Butanol–Ethanol-Producing Strains
Notice bibliographique
Résumé
Yellow birch barks is one of the abundant species in Quebec with harvest surplus in several regions. Biofuels or biochemicals such as biobutanol can be produced using the surplus feedstock, however challenges such as the cost of pretreatment, production of unwanted by-products in the fermentation process, and the efficient recovery of solvents must be addressed to make it feasible. The objectives of this study are to establish the optimal conditions to produce biobutanol from Eastern Canadian yellow birch; to identify natural/local Clostridium sp. strains that are capable of producing Isopropanol-Butanol-Ethanol (IBE) from synthetic sugar mixtures, as candidates for metabolic engineering and to benchmark solvent producing ability with commercially available strains; and to elucidate the challenges of paradigm shift to IBE production. Alkali pretreatment of the biomass using chemical that are present in the Kraft process were performed, followed by enzymatic hydrolysis to obtain fermentable sugars and subsequent fermentation with Clostridium acetobutylicum DSM 792. The results showed that the produced Acetone-Butanol-Ethanol (ABE) solvent concentration were 6.6–8.2 g/L of acetone; 11.2–13.1 g/L of butanol; and 2.5–2.7 g/L of ethanol. The organic acids concentration was acetic acid, 1.1–1.8 g/L, and butyric acid, 0.1–0.2 g/L. Further fermentation experiments to benchmark IBE were performed using both Clostridium beijerinckii DSM 6423 and wild isolated strains, which revealed the gaps in terms of yields and the need to optimize the fermentation paradigm. Moreover, alternative process sequences for product recovery were identified, and the impact of prior liquid-liquid extraction elucidated.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».