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Enregistrement W3201901931 · doi:10.3390/app11199123

Effect of Bioaugmentation with Anaerobic Fungi Isolated from Ruminants on the Hydrolysis of Corn Silage and Phragmites australis

2021· article· en· W3201901931 sur OpenAlexafffund
Bhargavi Ravi, Valentine Nkongndem Nkemka, Xiying Hao, Jay Yanke, Tim A. McAllister, Hung Lee, C. Veluchamy, Brandon H. Gilroyed

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensUniversity of GuelphAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaAgriculture and Agri-Food CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSilageHemicelluloseFermentationBiomass (ecology)CelluloseBioaugmentationRumenPhragmitesBiologyFood scienceHydrolysisLigninStrawAnaerobic exerciseAgronomyBotanyChemistryMicroorganismBiochemistryBacteriaEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anaerobic fungi produce extracellular hydrolytic enzymes that facilitate degradation of cellulose and hemicellulose in ruminants. The purpose of this work was to study the impact of three different anaerobic fungal species (Anaeromyces mucronatus YE505, Neocallimastix frontalis 27, and Piromyces rhizinflatus YM600) on hydrolysis of two different lignocellulosic substrates, corn (Zea mays L.) silage and reed (Phragmites australis (Cav.) Trin. ex Steud.). Biomass from each plant species was incubated anaerobically for 11 days either in the presence of live fungal inoculum or with heat-inactivated (control) inoculum. Headspace gas composition, dry matter loss, soluble chemical oxygen demand, concentration of volatile fatty acids, and chemical composition were measured before and after hydrolysis. While some microbial activity was observed, inoculation with anaerobic fungi did not result in any significant difference in the degradation of either type of plant biomass tested, likely due to low fungal activity or survival under the experimental conditions tested. While the premise of utilizing the unique biological activities of anaerobic fungi for biotechnology applications remains promising, further research on optimizing culturing and process conditions is necessary.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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