Exploiting the potential of Cyanidiales as a valuable resource for biotechnological applications
Notice bibliographique
Résumé
The biotechnological uses of algae and cyanobacteria have been widely discussed in the context of climate change and consequent efforts to circularize economies, minimize carbon release and reuse waste streams. Their great potential in bioproduction and bioremediation has barely been exploited, particularly for the well-characterized red algae Galdieria sulphuraria and Cyanidioschyzon merolae. These and other Cyanidiales are excellent candidates for biotechnological enhancement and metabolic engineering for a broad spectrum of applications including the production of biofuels and thermostable colourants. In particular, extremophily, such as growth at thermophilic temperatures – up to 60°C – and at low pH and high salinity, make these algae unusually resistant to contamination and pathogens, and therefore potentially more commercially viable. We review existing applications of the Cyanidiales, as well as their available molecular tools. Their varied nutritional demands, from the broad heterotrophy of G. sulphuraria to strongly autotrophic C. merolae, along with their ability to grow to high densities, confer great potential as expression hosts. We also discuss the deficiencies that must be overcome to unlock further applications and ultimately to embed thermophilic red algae into a framework of circular and sustainable economic activity relying on bio-based sources.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».