Strategies for Improving Lignocellulosic Butanol Production and Recovery in ABE Fermentation by Tailoring Clostridia Metabolic Perturbations
Notice bibliographique
Résumé
The present study investigates approaches to enhance bio-butanol production using lignocellulosic feedstock via supplements of metabolism perturbation. Traditionally, bio-butanol has been produced through chemical synthesis in a process known as acetone–butanol–ethanol (ABE) fermentation. Today, biochemical techniques involving bacterial strains capable of producing butanol are used with renewable sources of biomass. In this study, a stepwise approach was tailored for metabolic perturbations to maximize butanol production from pure sugar and lignocellulosic feedstock as a reference model fermentation. In preliminary investigations, impacts of CaCO3, furfural and methyl red on cell growth, sugar utilization, acid production and butanol production were evaluated in glucose feedstock and xylose feedstock. Following the preliminary investigation, with supplementation of 4 g/L CaCO3, the concentrations of furan derivatives (75% furfural and 25% HMF) and ZnSO4 were optimized for maximal butanol production from glucose and xylose feedstocks, respectively. A final experiment of butanol production was concluded using lignocellulosic feedstock hydrolysate normally containing 0.5~1.5 g/L furan derivatives under optimized conditions of 2 mg/L ZnSO4 and 4 g/L CaCO3. Under optimized conditions, butanol production exceeded 10 g/L in wheat straw hydrolysate, which was significantly higher than that obtained in the absence of ZnSO4 and CaCO3. As compared to the traditional lignocellulosic feedstock post-treatment method, the metabolic perturbations method shows advantages in terms of productivity and economics.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».