Deep Eutectic Solvent Pretreatment of Transgenic Biomass With Increased C6C1 Lignin Monomers
Notice bibliographique
Résumé
The complex and heterogeneous polyphenolic structure of lignin confers recalcitrance to plant cell walls and challenges biomass processing for agroindustrial applications. Recently, significant efforts have been made to alter lignin composition to overcome its inherent intractability. In this work, to overcome technical difficulties related to biomass recalcitrance, we report an integrated strategy combining biomass genetic engineering with a pretreatment using a bio-derived deep eutectic solvent (DES). In particular, we employed biomass from an Arabidopsis line that expressed a bacterial hydroxycinnamoyl-CoA hydratase-lyase (HCHL) in lignifying tissues, which results in the accumulation of unusual C6C1 lignin monomers and a slight decrease in lignin molecular weight. The transgenic biomass was pretreated with renewable DES that can be synthesized from lignin-derived phenols. Biomass from the HCHL plant line containing C6C1 monomers showed increased pretreatment efficiency and released more fermentable sugars up to 34% compared to WT biomass. The enhanced biomass saccharification of the HCHL line is likely due to a reduction of lignin recalcitrance caused by the overproduction of C6C1 aromatics that act as degree of polymerization (DP) reducers and higher chemical reactivity of lignin structures with such C6C1 aromatics. Overall, our findings demonstrate that strategic plant genetic engineering, along with renewable DES pretreatment, could enable the development of sustainable biorefinery.
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 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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».