Dark stress for improved lipid quantity and quality in bioprospected acid-tolerant green microalgae
Notice bibliographique
Résumé
The cost of microalgae cultivation is one of the largest limitations to achieving sustainable, large-scale microalgae production of commercially desirable lipids. Utilizing CO2 as a 'free' carbon source from waste industrial flue gas emissions can offer wide-ranging cost savings. However, these gas streams typically create acidic environments, in which most microalgae cannot survive due to the concentration of CO2 and the presence of other acidic gasses such as NO2 and SO2. To address this situation, we investigated growth of a mixed acid-tolerant green microalgal culture (91% dominated by a single Coccomyxa sp. taxon) bioprospected at pH 2.8 from an acid mine drainage impacted water body. The culture was grown at pH 2.5 and fed with a simulated flue gas containing 6% CO2 and 94% N2. On reaching the end of the exponential growth phase, the culture was exposed to either continued light-dark cycle conditions or continual dark conditions. After three days in the dark, the biomass consisted of 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. The stress caused by being continually in the dark also favoured the production of omega-3 and omega-6 polyunsaturated fatty acids (PUFAs; 19.47% and 21.04%, respectively, after 7 days) compared to 7-days of light-dark treatment (1.94% and 9.53%, respectively) and showed an increase in nitrogen content (C:N ratio of 6.4) compared to light-dark treatment (C:N ratio of 11.9). The results of the research indicate that use of acid tolerant microalgae overcomes issues using flue gasses that will create an acidic environment and that applying dark stress is a low-cost stressor stimulates production of desirable dietary lipids.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».