Cultivation Strategies of <i>Clostridium autoethanogenum</i> on Xylose and Carbon Monoxide Combination
Notice bibliographique
Résumé
Clostridium autoethanogenum is capable of converting C1 carbon sources such as CO and CO2, as well as C5 carbon sources such as xylose, into various products, rendering it suitable for syngas conversion. However, pure gas fermentations generally have low volumetric productivity caused by low cell mass concentrations, resulting from low specific growth rates and low gas–liquid mass transfer. The strong dependency on gas–liquid mass transfer causes data generated in serum bottles to often deviate from experiments in stirred tank reactors. This study therefore characterizes growth and product formation in both the serum bottle and stirred tank reactor, while investigating a sequential and simultaneous feeding of xylose and gaseous carbon substrates. The ratio of the product was shown to be independent of the initial xylose concentration in serum bottles, while in stirred tank reactor experiments the product ratio changed under xylose-limited conditions. The product ethanol caused inhibiting effects which could be quantified in a kinetic model. The comparison of feeding strategies showed clearly that a fed-batch process with simultaneous xylose and CO feeding led to higher CO conversion when compared to CO conversion in a sequential cultivation strategy. Carbon can be directed toward acetate formation via fed-batch fermentation under C-limited conditions. Moreover, the combined feed of xylose and CO is an advantageous method to significantly enhance gas conversion in comparison to sequential feeding.
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 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».