Engineered yeasts and lignocellulosic biomaterials: shaping a new dimension for biorefinery and global bioeconomy
Notice bibliographique
Résumé
The next milestone of synthetic biology research relies on the development of customized microbes for specific industrial purposes. Metabolic pathways of an organism, for example, depict its chemical repertoire and its genetic makeup. If genes controlling such pathways can be identified, scientists can decide to enhance or rewrite them for different purposes depending on the organism and the desired metabolites. The lignocellulosic biorefinery has achieved good progress over the past few years with potential impact on global bioeconomy. This principle aims to produce different bio-based products like biochemical(s) or biofuel(s) from plant biomass under microbial actions. Meanwhile, yeasts have proven very useful for different biotechnological applications. Hence, their potentials in genetic/metabolic engineering can be fully explored for lignocellulosic biorefineries. For instance, the secretion of enzymes above the natural limit (aided by genetic engineering) would speed-up the down-line processes in lignocellulosic biorefineries and the cost. Thus, the next milestone would greatly require the development of synthetic yeasts with much more efficient metabolic capacities to achieve basic requirements for particular biorefinery. This review gave comprehensive overview of lignocellulosic biomaterials and their importance in bioeconomy. Many researchers have demonstrated the engineering of several ligninolytic enzymes in heterologous yeast hosts. However, there are still many factors needing to be well understood like the secretion time, titter value, thermal stability, pH tolerance, and reactivity of the recombinant enzymes. Here, we give a detailed account of the potentials of engineered yeasts being discussed, as well as the constraints associated with their development and applications.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».