Fungal loosenin-like proteins boost the cellulolytic enzyme conversion of pretreated wood fiber and cellulosic pulps
Notice bibliographique
Résumé
Microbial expansin-related proteins, including loosenins, can disrupt cellulose networks and increase enzyme accessibility to cellulosic substrates. Herein, four loosenins from Phanerochaete carnosa (PcaLOOLs), and a PcaLOOL fused to a family 63 carbohydrate-binding module, were compared for ability to boost the cellulolytic deconstruction of steam pretreated softwood (SSW) and kraft pulps from softwood (ND-BSKP) and hardwood (ND-BHKP). Amending the Cellic® CTec-2 cellulase cocktail with PcaLOOLs increased reducing products from SSW by up to 40 %, corresponding to 28 % higher glucose yield. Amending Cellic® CTec-2 with PcaLOOLs also increased the release of glucose from ND-BSKP and ND-BHKP by 82 % and 28 %, respectively. Xylose release from ND-BSKP and ND-BHKP increased by 47 % and 57 %, respectively, highlighting the potential of PcaLOOLs to enhance hemicellulose recovery. Scanning electron microscopy and fiber image analysis revealed fibrillation and curlation of ND-BSKP after PcaLOOL treatment, consistent with increasing enzyme accessibility to targeted substrates.
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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 ».