Metabolic regulation boosts bioelectricity generation in Zymomonas mobilis microbial fuel cell, surpassing ethanol production
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Zymomonas mobilis (Z. mobilis), a bacterium known for its ethanol production capabilities, can also generate electricity by transitioning from ethanol production to electron generation. The purpose of this study is to investigate the ability of Z. mobilis to produce bioelectricity when utilized as a biocatalyst in a single-chamber microbial fuel cell (MFC). Given the bacterium's strong inclination towards ethanol production, a metabolic engineering strategy was devised to identify key reactions responsible for redirecting electrons from ethanol towards electricity generation. To evaluate the electroactivity of cultured Z. mobilis and its ethanol production in the presence of regulators, the reduction of soluble Fe(III) was utilized. Among the regulators tested, CuCl2 demonstrated superior effectiveness. Consequently, the MFC was employed to analyze the electrochemical properties of Z. mobilis using both a minimal and modified medium. By modifying the bacterial medium, the maximum current and power density of the MFC fed with Z. mobilis increased by more than 5.8- and sixfold, respectively, compared to the minimal medium. These findings highlight the significant impact of metabolic redirection in enhancing the performance of MFCs. Furthermore, they establish Z. mobilis as an active electrogenesis microorganism capable of power generation in MFCs.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».