Design and construction of artificial microbial consortia to enhance lignocellulosic biomass degradation
Notice bibliographique
Résumé
Cellulose-rich agricultural residues are promising renewable sources for producing various value-added products such as 2nd generation biofuels. However, the efficiency of the bioconversion process is not always satisfactory due to the slow and incomplete degradation of lignocellulosic biomass. An interesting approach would be using microbial communities with high lignocellulose-degrading ability for environmentally friendly pretreatment. This study focused on characterizing the degradation performance of bacteria, fungal, and yeast strains and designing and constructing different microbial consortia for solid-state treatment of wheat bran and wheat straw. The microbial consortia, namely BFY4 and BFY5, contained different bacteria, fungal, and yeast led to high ratios of sugar accumulation ranging from 3.21 to 3.5 with degradation rates over 33%, owing to more favorable hydrolytic enzyme activities and improved reducing sugar yield during the process. After 72 h, the highest FPase (0.213 IU/gds) and xylanase (7.588 IU/gds) activities were also detected in the wheat straw pretreated by BFY4 and BFY5, respectively, while CMCase activity peaked (0.928 IU/gds) when wheat bran was used as substrate. The amount of released glucose increased during the treatment process when the two substrates were used in the same ratio. Our results indicated that substrate composition also plays an important role in the degradation capacity of mixed cultures. These findings can be instrumental in advancing the primary knowledge required to apply such bioprocesses at the pilot scale.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».