Comparison of Bioethanol Production Using Saccharomyces cerevisiae and Zymomonas mobilis in Fermented Jackfruit Peel Treated with Blend Crude Cellulose Enzymes
Notice bibliographique
Résumé
Bioethanol is an alternative energy source that is increasingly needed along with the depletion of petroleum stocks. Bioethanol can be produced by utilizing various wastes, including jackfruit peel and a mixture of crude cellulose enzymes from Trichoderma reesei and Aspergillus niger as well as fermentation using Saccharomyces cerevisiae and Zymomonas mobilis. This study aimed to compare the production of bioethanol using S. cerevisiae and Z. mobilis in fermented jackfruit peel with a mixture of crude cellulose enzymes from T. reesei and A. niger. The experimental design used a completely randomized design with the ratio of crude cellulase enzymes from T. reesei and A. niger as independent variables (0:0), (1:0), (0:1), (1:1), (1:2), (2:1), (1:3), and (3:1) as well as sugar and ethanol content as dependent variables. The sugar content was determined using the DNS method, while the ethanol content was determined using an alcoholmeter. Data analysis used one way ANOVA assisted by SPSS 16. The results showed that the highest sugar content (14.21 percent) was obtained in the ratio of crude cellulase enzymes T. reesei and A. niger (1:3), while the highest ethanol content (3, 16 percent) at a ratio of 1: 2 and fermented using Z. mobilis.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».