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Enregistrement W3189925800 · doi:10.1002/tqem.21788

Fermentation of whey and its permeate using a genetically modified strain of <i>Escherichia coli</i> K12 MG1655 to produce 2,3‐butanediol

2021· article· en· W3189925800 sur OpenAlexaff
David Fernández‐Gutiérrez, Marc Veillette, Antonio Avalos Ramírez, A. Giroir‐Fendler, Nathalie Faucheux, Michèle Heitz

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Quality Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Metabolic Engineering and Bioproduction
Établissements canadiensCentre National en Électrochimie et en Technologies EnvironnementalesUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLactoseFermentationFood scienceChemistryYield (engineering)Effluent2,3-ButanediolBioreactorAerationLactose permeaseEscherichia coliChromatographyBiochemistryWaste managementMaterials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Whey is generated during cheese manufacturing, and permeate whey is obtained after whey deproteinization. Both effluents contain lactose, which can cause environmental issues if they are released into the environment. The aim of the present study was the valorization of lactose contained in whey and permeate whey via fermentation into 2,3‐butanediol (2,3‐BD) with genetically modified strain of Escherichia coli K12 MG1655. Both effluents were first fermented at various dilution ratios with the culture medium M9 (50:50, 75:25, and 100:0, v/v). The fermentation of undiluted effluents produced the highest 2,3‐BD yield (0.43 g/g lactose) at 72 h. Afterwards, the effects of initial pH, inoculum size and agitation rate on 2,3‐BD yield in flask fermentation of undiluted effluents were studied. The agitation rates of 50 and 200 rpm resulted in lower 2,3‐BD yields compared with 100 rpm (67% lower). The effect of aeration (2.5 vvm) on 2,3‐BD yield was tested in a 2 L bioreactor, where a 2,3‐BD yield of 0.40 g/g lactose was obtained after 24 h. In the present study, it was demonstrated that both whey and permeate whey can be used to produce 2,3‐BD, reaching near 80% of the theoretical yield after 24 h of fermentation.

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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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