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Enregistrement W3045208229 · doi:10.1021/acssuschemeng.0c02564

Synergism of Recombinant <i>Podospora anserina</i> <i>Pa</i>AA9B with Cellulases Containing AA9s Can Boost the Enzymatic Hydrolysis of Cellulosic Substrates

2020· article· en· W3045208229 sur OpenAlexaff
Lingfeng Long, Huimin Yang, Hongyan Ren, Rukuan Liu, Fubao Sun, Zhihong Xiao, Jinguang Hu, Zhenghong Xu

Notice bibliographique

RevueACS Sustainable Chemistry & Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesPriority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education InstitutionsSix Talent Peaks Project in Jiangsu ProvinceNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceState Administration of Foreign Experts AffairsChina Postdoctoral Science FoundationMinistry of Education of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCellulaseCelluloseCellulosic ethanolPichia pastorisHydrolysisChemistryLignocellulosic biomassBiochemistryEnzymatic hydrolysisPodospora anserinaCarboxymethyl celluloseOrganic chemistryRecombinant DNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To achieve a fast and efficient cellulose hydrolysis with low enzyme loading remains a challenge for an economically feasible biomass biorefinery process. The synergism between cellulase and lytic polysaccharide monooxygenases (LPMOs) has demonstrated great promise, but it appears that such synergistic effects are highly substrate-dependent. In addition, the need for an efficient method of LPMO production has also limited its application. In this study, the production of Podospora anserina AA9B ( Pa AA9B), one of the most active LPMOs, was optimized by using double-plasmid coexpression in Pichia pastoris, and its hydrolysis-boosting effects on cellulases were assessed on model cellulosic materials and on our in-house-optimized atmospheric glycerol organosolv (AGO)-pretreated lignocellulosic substrates. The results showed that the double-plasmid coexpression technique successfully improved the Pa AA9B production, where up to three times more Pa AA9B (3.34 g L –1 ) was expressed in the 5 L bioreactor after 4 days of induction. The addition of recombinant Pa AA9B to Cellic CTec2 (CTec2) significantly boosted the cellulose hydrolysis of a filter paper and Avicel by 2.3- and 1.4-folds, respectively, while no effects were observed on carboxymethyl cellulose (CMC). When lignocellulosic substrates were assessed, the Pa AA9B also successfully enhanced the cellulose hydrolysis of both acid-catalyzed (ac) and alkali-catalyzed (al) AGO-pretreated sugarcane bagasses by 30 and 20%, respectively, at a 5% solid loading (w/v). At industrially relevant high-solid loading (20% w/v) hydrolysis of an al-AGO-pretreated substrate, the combination of 1.0 mg of Pa AA9B and 3 FPU of cellulase per gram of substrate achieved 83% cellulose hydrolysis with 105 g L –1 of the corresponding glucose concentration after 72 h. These results indicated that the double-plasmid coexpression strategy is viable for the high-yield Pa AA9B production. The mixture of Pa AA9B and cellulase enzymes containing other AA9s exhibited a strong cosynergistic interaction and further boosted the enzymatic hydrolysis of both model cellulosic substrates and our optimized AGO-pretreated lignocellulosic biomass with industrially relevant enzyme loading. This study sheds light on the industrially relevant Pa AA9B utilization in the enzymatic hydrolysis of lignocellulosic substrates.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,149
Écart entre enseignants0,144 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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