Co-Fermentation of Agri-Food Residues Using a Co-Culture of Yeasts as a New Bioprocess to Produce 2-Phenylethanol
Notice bibliographique
Résumé
Whey is a dairy residue generated during the production of cheese and yogurt. Whey contains mainly lactose and proteins, contributing to its high chemical oxygen demand (COD). Current environmental regulations request proper whey disposal to avoid environmental pollution. Whey components can be transformed by yeast into ethanol and biomolecules with aroma and flavor properties, for example, 2-phenyethanol (2PE), highly appreciated in the industry due to its organoleptic and biocidal properties. The present study aimed to valorize agri-food residues in 2PE by developing suitable bioprocess. Cheese whey was used as substrate source, whereas crab headshells, residual soy cake, and brewer’s spent yeast (BSY) were used as renewable nitrogen sources for the yeasts Kluyveromyces marxianus and Debaryomyces hansenii. The BSYs promoted the growth of both yeasts and the production of 2PE in flask fermentation. The bioprocess scale-up to 2 L bioreactor allowed for obtaining a 2PE productivity of 0.04 g2PE/L·h, twofold better productivity results compared to the literature. The bioprocess can save a treatment unit because the whey COD decreased under the detection limit of the analytical method, which is lower than environmental requirements. In this way, the bioprocess prevents environmental contamination and contributes to the circular economy of the dairy industry.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».