Genetic and Environmental Factors Influencing the Production of Select Fungal Colorants: Challenges and Opportunities in Industrial Applications
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Notice bibliographique
Résumé
Natural colorants, mostly of plant and fungal origins, offer advantages over chemically synthetic colorants in terms of alleviating environmental pollution and promoting human health. The market value of natural colorants has been increasing significantly across the globe. Due to the ease of artificially culturing most fungi in the laboratory and in industrial settings, fungi have emerged as the organisms of choice for producing many natural colorants. Indeed, there is a wide variety of colorful fungi and a diversity in the structure and bioactivity of fungal colorants. Such broad diversities have spurred significant research efforts in fungi to search for natural alternatives to synthetic colorants. Here, we review recent research on the genetic and environmental factors influencing the production of three major types of natural fungal colorants: carotenoids, melanins, and polyketide-derived colorants. We highlight how molecular genetic studies and environmental condition manipulations are helping to overcome some of the challenges associated with value-added and large-scale productions of these colorants. We finish by discussing potential future trends, including synthetic biology approaches, in the commercial production of fungal colorants.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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