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Enregistrement W4392767221 · doi:10.18331/brj2024.11.1.5

New trends in microbial lipid-based biorefinery for fermentative bioenergy production from lignocellulosic biomass

2024· article· en· W4392767221 sur OpenAlexvenueno aff
Salauddin Al Azad, Meysam Madadi, Guojie Song, Chihe Sun, Fubao Sun

Notice bibliographique

RevueBiofuel Research Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Metabolic Engineering and Bioproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHigher Education Discipline Innovation ProjectPriority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education InstitutionsNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiorefineryBioenergyBiomass (ecology)Lignocellulosic biomassBiofuelPulp and paper industryBiotechnologyProduction (economics)Biochemical engineeringEnvironmental scienceChemistryEngineeringAgronomyBiologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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