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Enregistrement W4311784524 · doi:10.3390/fuels3040043

Optimization of Solid-State Fermentation of Switchgrass Using White-Rot Fungi for Biofuel Production

2022· article· en· W4311784524 sur OpenAlex
Onu Onu Olughu, Lope G. Tabil, Tim Dumonceaux, Edmund Mupondwa, Duncan Cree

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFuels · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBioFuelNet CanadaUniversity of Saskatchewan
Mots-clésPhanerochaeteSolid-state fermentationFermentationTrametes versicolorFood scienceCellulaseChemistryEnzymatic hydrolysisBiomass (ecology)CelluloseBiofuelCellobiose dehydrogenaseLignocellulosic biomassLigninChrysosporiumEthanol fuelBiotechnologyBotanyLaccaseBiologyCellobioseAgronomyHydrolysisBiochemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biological delignification using white-rot fungi is a possible approach in the pretreatment of lignocellulosic biomass. Despite the considerable promise of this low-input, environmentally-friendly pretreatment strategy, its large-scale application is still limited. Therefore, understanding the best combination of factors which affect biological pretreatment and its impact on enzymatic hydrolysis is essential for its commercialization. The present study was conducted to evaluate the impact of fungal pretreatment on the enzymatic digestibility of switchgrass under solid-state fermentation (SSF) using Phanerochaete chrysosporium (PC), Trametes versicolor 52J (Tv 52J), and a mutant strain of Trametes versicolor that is cellobiose dehydrogenase-deficient (Tv m4D). Response surface methodology and analysis of variance (ANOVA) were employed to ascertain the optimum pretreatment conditions and the effects of pretreatment factors on delignification, cellulose loss, and total available carbohydrate (TAC). Pretreatment with Tv m4D gave the highest TAC (73.4%), while the highest delignification (23.6%) was observed in the PC-treated sample. Fermentation temperature significantly affected the response variables for the wild-type fungal strains, while fermentation time was the main significant factor for Tv m4D. The result of enzymatic hydrolysis with fungus-treated switchgrass at optimum pretreatment conditions showed that pretreatment with the white-rot fungi enhanced enzymatic digestibility with wild-type T. versicolor (52J)-treated switchgrass, yielding approximately 64.9% and 74% more total reducing sugar before and after densification, respectively, than the untreated switchgrass sample. Pretreatment using PC and Tv 52J at low severity positively contributed to enzymatic digestibility but resulted in switchgrass pellets with low unit density and tensile strength compared to the pellets from the untreated switchgrass.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,343
Score d'incertitude au seuil0,391

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle