Synergistic Effect of Ultrasonic and Fungal Pretreatment on Enzymatic Saccharification of Switchgrass
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biological pretreatment of cellulosic biomass is preferred to conventional methods because it is environmentally friendly. However, low pretreatment efficiency and long residence time associated with biological pretreatment limit its commercialization. The current study assessed the effect of ultrasonication and its combination with solid-state fermentation using an engineered mutant strain of the white rot fungus, T. versicolor (Tv m4D), on the enzymatic digestibility of switchgrass. Response surface approach featuring a four-factor, three-level Box Behnken experimental design was used to determine the optimum ultrasonic pretreatment conditions in terms of cellulose and hemicellulose composition and total solid recovery (TSR) of switchgrass. Ultrasonic pretreatment altered the holocellulose composition of switchgrass and resulted in biomass loss. The highest holocellulose degradation and material loss were obtained at acoustic power of 180 W. The effect of ultrasonication on the efficiency of enzymatic hydrolysis was minimal compared to fungal pretreatment. Ultrasonic-assisted enzymatic saccharification of switchgrass led to a 3.1- and 2.3-fold increase in cellulose digestion relative to the untreated and ultrasonic-assisted fungal pretreated switchgrass samples, respectively.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».