Dark Stress to Improve Lipid Quantity and Quality in Acid-Tolerant Microalgae Exposed to Simulated (6% CO2) Flue Gas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of CO2 rich industrial flue gases to support cultivation of microalgae to produce lipids for biofuel and other applications is an increasingly researched option. However, this approach presents a challenge, as whilst flue gasses typically contain 6-10% CO2, excessive medium acidification can be caused by the presence of NOx and SO2. The use of acidophilic or acid-tolerant species is a possible solution, but little is known about these microalgae. In this study we investigated the growth of a bioprospected acid-tolerant mixed photosynthetic green microalgae culture (91% dominated by a single Coccomyxa sp. taxon) at pH 2.5 and fed with a simulated flue gas containing 6% CO2 and 94% N2. At the end of the exponential growth phase, lipid accumulation and profiles, and the elemental composition of biomass were analysed over one week during which biomass was exposed to either continued light-dark cycle conditions or continual dark conditions. After three days of dark stress, the biomass consisted of approximately 28% of lipids, which was 42% higher than at the end of the exponential phase and 55% higher than the maximum lipid content achieved under light/dark conditions. Oleic acid (C18:1), pentadecanoic acid (C15:0), and palmitic acid (C16:0) were the dominant fatty acids at the end of the exponential phase, and light-dark and dark-treated biomass, respectively. Dark stress conditions favoured polyunsaturated fatty acid production and showed an increase in nitrogen content. This suggests that the use of dark stress to stimulate production of desirable lipids is a no-cost alternative to other commonly used stressors.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».