Emerging enzyme surface display systems for waste resource recovery
Notice bibliographique
Résumé
The current century marks an inflection point for human progress, as the developed world increasingly comes to recognize that the ecological and socioeconomic impacts of resource extraction must be balanced with more sustainable modes of growth that are less reliant on non-renewable sources of energy and materials. This has opened a window of opportunity for cross-sector development of biotechnologies that harness the metabolic problem-solving power of microbial communities. In this context, recovery has emerged as an organizing principal to create value from industrial and municipal waste streams, and the search is on for new enzymes and platforms that can be used for waste resource recovery at scale. Enzyme surface display on cells or functionalized materials has emerged as a promising platform for waste valorization. Typically, surface display involves the use of substrate binding or catalytic domains of interest translationally fused with extracellular membrane proteins in a microbial chassis. Novel display systems with improved performance features include S-layer display with increased protein density, spore display with increased resistance to harsh conditions, and intracellular inclusions including DNA-free cells or nanoparticles with improved social licence for in situ applications. Combining these display systems with advances in bioprinting, electrospinning and high-throughput functional screening have potential to transform outmoded extractive paradigms into 'trans-metabolic" processes for remediation and waste resource recovery within an emerging circular bioeconomy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».