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Enregistrement W32084907 · doi:10.1089/ind.2014.0019

The Study of Cellulose Structure and Depolymerization Through Single-Molecule Methods

2015· article· en· W32084907 sur OpenAlexaff
Markus Rose, Mouhanad Babi, Jose Moran‐Mirabal

Notice bibliographique

RevueIndustrial Biotechnology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCellulaseCelluloseDepolymerizationLignocellulosic biomassChemistryBiomass (ecology)Materials scienceChemical engineeringNanotechnologyOrganic chemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Renewable energy has gained importance due to rising energy demands and diminishing fossil resources. Lignocellulosic biomass, with a core consisting of crystalline cellulose, has the potential to become a renewable source of fermentable sugars for energy production. However, to utilize this resource, biomass has to be broken down through physical, chemical, or enzymatic treatments. The biochemical hydrolysis of cellulose by cellulases offers an economical alternative to hazardous chemicals. Thus, complete knowledge of the molecular interactions between cellulases and cellulose would help to optimize the efficiency of industrial enzyme cocktails. Single-molecule (SM) methods study molecular events by visualizing individual molecules instead of measuring averages, thereby providing a detailed view of nanoscale processes with high spatial and temporal resolution. SM fluorescence microscopy utilizes enzyme and cellulose labeling, along with localization and tracking algorithms, to yield particle or fluorophore positions with nanoscale precision. Similarly, high-speed atomic force microscopy utilizes a high aspect ratio probe that is brought into close proximity and scanned across the sample to visualize the surface topography and its evolution over time. Both SM techniques have been recently applied to the study of cellulase-cellulose interactions and used to probe enzyme-binding orientation, affinity and reversibility, non-catalytic and catalytic surface motion, and the effect of molecular crowding on enzyme mobility. This review aims to showcase SM techniques and how they have been applied to study cellulose structure and cellulose depolymerization by cellulases. While the study of cellulase-cellulose interactions and cellulose depolymerization through SM microscopy is still a young field, these methods have already contributed to our understanding of the nanoscale processes involved in biomass conversion. Further application of SM techniques could elucidate molecular mechanisms involved in enzyme synergism, as well as the molecular changes that take place as cellulose fibrils are converted into soluble sugars.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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