<scp><i>Chlorella minutissima</i></scp> grown with xylose and arabinose in tubular photobioreactors: Evaluation of kinetics, carbohydrate production, and protein profile
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lignocellulosic waste is the most abundant global renewable biomass source and contains significant amounts of pentoses. Thus, pentoses can be considered potential carbon sources for the culture media for microalgae cultivation. The present study aimed to determine whether the addition of D‐xylose and L‐arabinose and lighting variations influence the carbohydrate and protein profiles of Chlorella minutissima grown in tubular photobioreactors. The highest biomass concentration of 1.55 g L−1 was attained by the control cultures exposed to a light intensity of 40.50 μmol m−2 s−1. The highest carbohydrate accumulation (66.4%) was obtained through the combined use of 40.50 μmol m−2 s−1 light intensity, 19.16 mg L−1 D‐xylose, 0.89 mg L−1 L‐arabinose, and 0.125 g L−1 KNO3. A reduction in luminosity and the addition of pentoses altered the protein profile of Chlorella minutissima. Thus, growth and carbohydrate production can be stimulated by pentoses and adequate luminous intensity. Therefore, Chlorella minutissima can be considered a potential source of biomass for bioethanol production.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».