Engineering Photosynthetic Bioprocesses for Sustainable Chemical Production: A Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Microbial production of chemicals using renewable feedstocks such as glucose has emerged as a green alternative to conventional chemical production processes that rely primarily on petroleum-based feedstocks. The carbon footprint of such processes can further be reduced by using engineered cells that harness solar energy to consume feedstocks traditionally considered to be wastes as their carbon sources. Photosynthetic bacteria utilize sophisticated photosystems to capture the energy from photons to generate reduction potential with such rapidity and abundance that cells often cannot use it fast enough and much of it is lost as heat and light. Engineering photosynthetic organisms could enable us to take advantage of this energy surplus by redirecting it toward the synthesis of commercially important products such as biofuels, bioplastics, commodity chemicals, and terpenoids. In this work, we review photosynthetic pathways in aerobic and anaerobic bacteria to better understand how these organisms have naturally evolved to harness solar energy. We also discuss more recent attempts at engineering both the photosystems and downstream reactions that transfer reducing power to improve target chemical production. Further, we discuss different methods for the optimization of photosynthetic bioprocess including the immobilization of cells and the optimization of light delivery. We anticipate this review will serve as an important resource for future efforts to engineer and harness photosynthetic bacteria for chemical production.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 découle