Sustainable biosurfactant production from secondary feedstock—recent advances, process optimization and perspectives
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Biosurfactants have garnered increased attention lately due to their superiority of their properties over fossil-derived counterparts. While the cost of production remains a significant hurdle to surpass synthetic surfactants, biosurfactants have been anticipated to gain a larger market share in the coming decades. Among these, glycolipids, a type of low-molecular-weight biosurfactant, stand out for their efficacy in reducing surface and interfacial tension, which made them highly sought-after for various surfactant-related applications. Glycolipids are composed of hydrophilic carbohydrate moieties linked to hydrophobic fatty acid chains through ester bonds that mainly include rhamnolipids, trehalose lipids, sophorolipids, and mannosylerythritol lipids. This review highlights the current landscape of glycolipids and covers specific glycolipid productivity and the diverse range of products found in the global market. Applications such as bioremediation, food processing, petroleum refining, biomedical uses, and increasing agriculture output have been discussed. Additionally, the latest advancements in production cost reduction for glycolipid and the challenges of utilizing second-generation feedstocks for sustainable production are also thoroughly examined. Overall, this review proposes a balance between environmental advantages, economic viability, and societal benefits through the optimized integration of secondary feedstocks in biosurfactant production.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 découle