New trends in microbial lipid-based biorefinery for fermentative bioenergy production from lignocellulosic biomass
Notice bibliographique
Résumé
Using oleaginous microbial lipid-based biorefinery from lignocellulosic biomass (LCB) to produce fermentative bioenergy (i.e., biodiesel) represents an innovative second-generation fuel production technology. These lipids are predominantly intracellular triglycerides that accumulate through the metabolism of sugars in fermentation following pretreatment and enzymatic hydrolysis of LCB. This review investigates the recent advances in the microbial lipid production from LCB, focusing on the factors influencing the lead microbial lipid producers, different pretreatment methods (i.e., physical, chemical, biological, and combined pretreatment), enzymatic hydrolysis approaches, novel bioprocessing strategies (i.e., microbes-specific and fermentation model specific), and engineering techniques of the oleaginous microbes (i.e., genetic and metabolic alterations). The study demonstrates that oleaginous yeasts can synthesize significantly higher quantities of lipids when incorporated into the system, known as separated hydrolysis and lipid production, following various combined pretreatment methods. Interestingly, CRISPR is found to be the most suitable way of engineering microbes genetically and metabolically for increased lipid synthesis. The study also explores economically viable strategies for fermentative lipid production, addressing associated challenges, and outlines future directions, including comprehensive techno-economic and life cycle assessments. This review offers invaluable insights into microbial lipid production from LCB, highlighting the potential for significant technological and environmental enhancements through ongoing research and development efforts.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».