Mixotrophic microalgal mixed cultures for cheese whey valorization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microalgae cultivation, and phycoremediation, can be a polishing step in wastewater treatment. Depending on the stream utilized for microalgal cultivation, biomass can be contaminated with considerable quantities of heavy metals and xenobiotics. Given the economic value of microalgae bioproducts, we suggest coupling anaerobic fermentation with microalgae mixotrophic growth. Cheese whey, a product from cheese production, has a 2022 forecast production of 160.7 million m 3 year −1 in which about 66.5 million m 3 y −1 is used as animal feed, fertilizers or illegally discharged causing eutrophication. Anaerobic fermentation of cheese whey produces volatile fatty acids (VFAs) such as acetate which serves as an organic carbon source for photoorganoheterotrophic microalgal biomass growth. Our work selected three organic sources derived from cheese whey: 40% demineralized whey powder (WPC40), lactose, and acetate. In photolitoautotrophic conditions, green phototrophic growth was successful. In batch tests, acetate was the best organic carbon source among photoorganoheterotrophs with a higher yield of 1.15 mg VSS mg Carbon −1 (C) in anaerobic conditions. Also, acetate uptake was thought to be via the glyoxylate cycle. When upscaling the experiment in a chemostat, a lower dilution rate of 0.17 d −1 was more suitable for green photoorganoheterotrophs selection, as they were not washed out in the process. These findings show that acetate uptake by microalgae in mixotrophic regimes must be better understood as well as reinforce the advantages of coupling microalgal biomass growth with cheese whey acidogenic fermentation, avoiding contaminations as in phycoremediation processes and fully valorizing cheese whey. Graphical abstract
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».