Enzymatic synthesis of kraft lignin-acrylate copolymers using an alkaline tolerant laccase
Notice bibliographique
Résumé
Softwood kraft lignin is a major bioresource relevant to the production of sustainable bio-based products. Continued challenges to lignin valorization, however, include poor solubility in organic solvents and in aqueous solutions at neutral pH. Herein, an alkaline tolerant laccase was used to graft acrylate functionalities onto softwood kraft lignin, which is expected to enhance the reactivity of lignin with isocyanate when producing bio-based polyurethanes. Proton nuclear magnetic resonance, Fourier-transform infrared spectroscopy, and high-performance liquid chromatography were used to confirm successful grafting of the acrylate monomer onto lignin and verify the importance of including tert-butyl hydroperoxide as an initiator in the grafting reaction. Laccase-mediated grafting of softwood kraft lignin under alkaline conditions produced lignin products with approximately 30% higher hydroxyl value and higher reactivity toward isocyanate. The reported enzymatic and aqueous process presents an opportunity for the sustainable valorization of softwood kraft lignin. KEY POINTS: • Softwood kraft lignin displayed high phenolic hydroxyl content, polydispersity index and average molecular weight • Grafting hydroxyethyl acrylate (HEA) monomer onto kraft lignin by laccase was successful at 60 °C and alkaline conditions • Lignin-HEA grafted copolymer showed an increase in total OH value and an increase in average molecular weight.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».