Multi-method biophysical analysis in discovery, identification, and in-depth characterization of surface‐active compounds
Notice bibliographique
Résumé
Synthetic surfactants are used in several industries, including manufacturing, pharmaceutical and cosmetic’s, food and feed, agriculture, petroleum and environmental remediation for their ability to adsorb to fluid and solid-water interfaces. However, their widespread use and their synthetic preparation through environmentally unfavorable processes counterbalances the value of this class of reagents. This fact has stimulated new efforts to exploit natural sources of surfactants, such as new classes of bacterial systems or manipulation of existing biological systems, that may produce, through an environmentally friendly process, new biodegradable surfactants and emulsifiers of high commercial value. A downside of microbial production of biobased chemicals such as these types of chemicals, is that their fermentation often yields crude materials consisting of several bioproducts with complex physical and chemical properties. Extraction, identification, and efficient characterization of biosurfactants from a crude mixture of biomolecules requires carefully designed, and detailed analytical processes using state-of-the-art methods. The purpose of this review article is to present the current state-of-the-art and future outlook on the various multidisciplinary biophysical methods applied in the discovery, extraction identification, and in-depth characterization of microbially-produced surface‐active compounds.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».