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Enregistrement W2979938917 · doi:10.1186/s13068-019-1571-z

The influence of feedstock characteristics on enzyme production in Trichoderma reesei: a review on productivity, gene regulation and secretion profiles

2019· review· en· W2979938917 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBiotechnology for Biofuels · 2019
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAustrian Science Fund
Mots-clésTrichoderma reeseiCellulosic ethanolBiorefineryRaw materialBiomass (ecology)BiotechnologyLignocellulosic biomassBiochemical engineeringPulp and paper industryBioenergyCellulaseBiofuelEnvironmental scienceChemistryEnzymeCelluloseBiochemistryBiologyEngineeringAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Biorefineries, designed for the production of lignocellulose-based chemicals and fuels, are receiving increasing attention from the public, governments, and industries. A major obstacle for biorefineries to advance to commercial scale is the high cost of the enzymes required to derive the fermentable sugars from the feedstock used. As summarized in this review, techno-economic studies suggest co-localization and integration of enzyme manufacturing with the cellulosic biorefinery as the most promising alternative to alleviate this problem. Thus, cultivation of Trichoderma reesei , the principal producer of lignocellulolytic enzymes, on the lignocellulosic biomass processed on-site can reduce the cost of enzyme manufacturing. Further, due to a complex gene regulation machinery, the fungus can adjust the gene expression of the lignocellulolytic enzymes towards the characteristics of the feedstock, increasing the hydrolytic efficiency of the produced enzyme cocktail. Despite extensive research over decades, the underlying regulatory mechanisms are not fully elucidated. One aspect that has received relatively little attention in literature is the influence the characteristics of a lignocellulosic substrate, i.e., its chemical and physical composition, has on the produced enzyme mixture. Considering that the fungus is dependent on efficient enzymatic degradation of the lignocellulose for continuous supply of carbon and energy, a relationship between feedstock characteristics and secretome composition can be expected. The aim of this review was to systematically collect, appraise, and aggregate data and integrate results from studies analyzing enzyme production by T. reesei on insoluble cellulosic model substrates and lignocellulosic biomass. The results show that there is a direct effect of the substrate’s complexity (rated by structure, composition of the lignin–carbohydrate complex, and recalcitrance in enzymatic saccharification) on enzyme titers and the composition of specific activities in the secretome. It further shows that process-related factors, such as substrate loading and cultivation set-up, are direct targets for increasing enzyme yields. The literature on transcriptome and secretome composition further supports the proposed influence of substrate-related factors on the expression of lignocellulolytic enzymes. This review provides insights into the interrelation between the characteristics of the substrate and the enzyme production by T. reesei , which may help to advance integrated enzyme manufacturing of substrate-specific enzymes cocktails at scale.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,243 · 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