Protective effects of five surfactants on cellulase in the saccharification of corn stover based on the impeded Michaelis-Menten model
Notice bibliographique
Résumé
Protective effects of five surfactants were investigated relative to the saccharification of lignocellulose using the impeded Michaelis-Menten model (IMM). The yield of total reducing sugar (Ytrs) and cellulase activity were indexed as the effect of surfactant. The IMM was used to fit the correlation between Ytrs and reaction time to obtain the index (Kobs,0) reflecting the accessibility between cellulose and lignocellulose and the comprehensive index (Ki) reflecting cellulase inactivation and non-specific site adsorption. Results showed that the strongest protective effect was found from polyoxyethylene (80) sorbitan monooleate, followed by rhamnolipid. The surfactants protected cellulase from inactivation and nonspecific site adsorption of lignocellulose in the saccharification, leading to enhanced cellulase activity, especially with respect to carboxymethyl cellulase (CMCase) and filter paper enzyme (FPase) activities. The maximum Ytrs was obtained when the CMCase activity was 136.2 U/mL, while the FPase and β-glucosidase activities should be as high and low as possible, respectively, under the optimized condition. These findings lay the foundation for improving the saccharification efficiency of cellulase and reducing the cost of saccharification of biomass cellulose.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».