Environmental life cycle assessment of recombinant growth factor production for cultivated meat applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Growth factors are critical components of current serum-supplemented and serum-free media formulations for cultivated meat production. However, growth factors have been excluded, estimated using proxies, or modeled using proprietary data in existing environmental assessments of cultivated meat products. Cell culture media has been identified as a hotspot in such studies, therefore it is important to accurately quantify the environmental impacts of growth factor supplementation. To address this gap, this study applied life cycle assessment (LCA) methodology to comparatively assess the environmental impacts of recombinant growth factor production for cultivated meat applications. Life cycle inventories were developed for four recombinant growth factors (IGF-1, FGF, TGF-ß, and PDGF) produced using a novel bench- scale process. The functional unit of the product output was selected as 1 mg of produced growth factor. The results indicate that recombinant growth factors can have significant environmental impacts within cultivated meat systems, despite being used in very small quantities. For example, the global warming potential of production of 1 mg of IGF-1, FGF, TGF-ß, and PDGF was estimated to be 0.1, 0.04, 0.2 and 0.2 kg CO 2 eq, respectively. Future research should explore the sustainability of producing these growth factors at scale to meet the needs of the expanding cultivated meat industry or identifying alternatives to these growth factors that have a lower impact on the environment. Nomenclature
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».