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Enregistrement W3111736227 · doi:10.1002/cjce.23990

Eurasian water milfoil: Composition, recovery of phenolics and anthocyanins, and saccharification

2020· article· en· W3111736227 sur OpenAlexvenueno aff
Konstantza Tonova, Madlena Lazarova

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAlgal biology and biofuel production
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiorefineryChemistryAnthocyaninBiomass (ecology)Aquatic plantLigninHydrolysisSugarBotanyBioenergyComposition (language)CellulaseCelluloseFood scienceBiofuelRaw materialMacrophyteAgronomyBiologyBiotechnologyBiochemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Eurasian water milfoil (Myriophyllum spicatum; EWM) is an invasive aquatic weed that has spread worldwide but remains unstudied as a potential source of bioenergy and valuable chemicals. In this study, the composition of EWM biomass is characterized by determining the monosugar and lignin content, ash, and extractives. EWM extractives contain beneficial phenolic compounds, among them anthocyanin pigments. Following the biorefinery concept, a stepwise treatment of this aquatic plant was carried out toward integrating the extraction of phenolics with the saccharification of carbohydrates for viable biomass utilization. The recovery of phenolics and anthocyanin pigments was studied, in which different extracting compositions and conditions were applied. The antioxidant capacity of the extracts was evaluated. Saccharification was carried out using autoclaving, followed by hydrolysis using common cellulase enzyme. Different media were studied. Under the best condition, the carbohydrates contained were hydrolyzed to reducing sugars, and the conversion rate to glucose reached 90%. The yield of glucose was 0.245 g g−1 dried plant. This study demonstrates the potential of EWM as a source of antioxidants comparable to some phenolics‐rich algae, and as a bioenergy resource comparable with other sugar‐rich macrophytes.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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