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Enregistrement W4313650692 · doi:10.1016/j.scib.2023.01.006

Biosynthesis of artificial starch and microbial protein from agricultural residue

2023· article· en· W4313650692 sur OpenAlexaff
Xinxin Xu, Wei Zhang, Chun You, Chao Fan, Wangli Ji, Jong‐Tae Park, Jiyun Kwak, Hongge Chen, Y.‐H. Percival Zhang, Yanhe Ma

Notice bibliographique

RevueScience Bulletin · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEnzyme Production and Characterization
Établissements canadiensBiotechnology Research Institute
Organismes subventionnairesNational Renewable Energy LaboratoryNational Key Research and Development Program of ChinaChinese Academy of Agricultural SciencesAgricultural Science and Technology Innovation ProgramInternational AIDS SocietyMinistry of Science and Technology of the People's Republic of China
Mots-clésCellulaseChemistryCellulosic ethanolFood scienceEnzymatic hydrolysisCellobioseStarchCelluloseCorn stoverResidue (chemistry)BiochemistryHydrolysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Growing populations and climate change pose great challenges to food security. Humankind is confronting a serious question: how will we feed the world in the near future? This study presents an out-of-the-box solution involving the highly efficient biosynthesis of artificial starch and microbial proteins from available and abundant agricultural residue as new feed and food sources. A one-pot biotransformation using an in vitro coenzyme-free synthetic enzymatic pathway and baker's yeast can simultaneously convert dilute sulfuric acid-pretreated corn stover to artificial starch and microbial protein under aerobic conditions. The β-glucosidase-free commercial cellulase mixture plus an ex vivo two-enzyme complex containing cellobiose phosphorylase and potato α-glucan phosphorylase displayed on the surface of Saccharomyces cerevisiae, showed better cellulose hydrolysis rates than a commercial β-glucosidase-rich cellulase mixture. This is because the channeling of the hydrolytic product from the solid cellulosic feedstock to the yeast mitigated the inhibition of the cellulase cocktail. Animal tests have shown that the digestion of artificial amylose results in slow and relatively small changes in blood sugar levels, suggesting that it could be a new health food component that prevents obesity and diabetes. A combination of the utilization of available agricultural residue and the biosynthesis of starch and microbial protein from non-food biomass could address the looming food crisis in the food-energy-water nexus.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,216 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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