Marine Macroalgae for Industrial Extraction of Valuable Biofunctional Compounds Using Biorefinery
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Notice bibliographique
Résumé
According to the latest data from Food and Agriculture Organization (FAO, 2017), 730,575 tons of macroalgae were yearly harvested worldwide. Chile alone was responsible for 36% of the worldwide macroalgae harvesting. Norway followed with 20% of the macroalgae world harvest, followed by Japan, Indonesia, Peru, and Canada. In 2015, macroalgae production reached 4,356,863.47 tons. Major worldwide production was achieved by China, producing almost 50%, mainly constituted by Wakame, Gracilaria, and indistinct macroalgae. Indonesia, the second world producer of aquaculture macroalgae reaching 19% of total, which mainly corresponds to the production of Eucheuma macroalgae for the extraction of carrageenan. Korea, Chile, and the Philippines are the following countries after China in macroalgae aquaculture production, respectively. The biorefinery concept is intrinsically connected with high-efficiency fractionation of biomass and the production of valuable biofunctional compounds. It represents a sustainable multi-process, transforming biomass into various marketable products and energy. Several strategies were developed for numerous industrial crops or biomass applications. Nowadays, chemical production or extraction using macroalgae as feedstock is mainly focused on single products, such as the extraction and purification of hydrocolloids, polysaccharides, pigments, proteins, and biofuels production, discarding the remaining biomass. Integrating sustainable strategies for cascade processing with efficient disintegration of biomass to obtain valuable biocompounds could be the key to a profitable industry. Several research works have been published using Gracilaria and Gelidiella genus for primary extraction of agar, bioethanol, and phycobiliproteins (PBP), with secondary extraction of fertilizers, lipids, bio-oil, biochar, and biogas.
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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 | 0,000 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle