Opportunities and challenges for n-alkane and n-alkene biosynthesis: A sustainable microbial biorefinery
Notice bibliographique
Résumé
Alkanes and alkenes are high-value platform chemicals that can be synthesized by microorganisms, utilizing organic residues from agri-food industries and municipalities, thereby offering an alternative opportunity in resource recovery. Current research and technological advancements for the biosynthesis of alkanes and alkenes are mainly impeded by low product titers, obstructing the bioprocess upscaling and large-scale applications. Thus, current scientific investigations aim to improve productivity by utilizing natural and engineered metabolic pathways in various microbial chassis to suppress competing metabolic pathways, coupled with bioprocess optimization. Additionally, to reduce costs, research is being conducted on utilizing inorganic carbon sources such as CO2 to promote the green synthesis of alkanes and alkenes. Therefore, this review critically discusses the opportunities and challenges in alkane and alkene biosynthesis, aiming to examine the current technological advancements. In this review, the limitations of five major metabolic pathways for alkane and alkene biosynthesis are thoroughly discussed, highlighting their shortcomings. Additionally, various techniques, including metabolic engineering, autotrophic metabolic pathways, and new non-biosynthetic routes, are investigated as potential methods to enhance product titers. Furthermore, this review offers valuable insights into the economic and environmental aspects of alkane and alkene biosynthesis while also presenting perspectives for future research directions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».