Potential and Metabolic Pathway Analysis of Marine Microorganism Fermentation in Bioethanol Production
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The study found that marine yeasts, such as Wickerhamomyces anomalus M15, exhibit high tolerance to salt and inhibitors, making them suitable for seawater fermentation. Additionally, the use of macroalgae and microalgae, such as Ulva fasciata and Chlorella vulgaris , demonstrated significant potential for bioethanol production, with chemical hydrolysis being the most effective pretreatment method. The integration of advanced techniques like artificial neural networks with genetic algorithms (ANN-GA) further optimized the fermentation parameters, enhancing bioethanol yield. Moreover, the study highlighted the importance of specific microbial strains, such as Saccharomyces cerevisiae , in efficiently converting carbohydrates to ethanol. The findings suggest that marine microorganisms and biomass hold substantial promise for sustainable bioethanol production. The high tolerance of marine yeasts to saline conditions and the effective use of macroalgae and microalgae as feedstocks can lead to greener and more efficient bioethanol production processes. The optimization of fermentation parameters through advanced modeling techniques can further enhance ethanol yields, making marine-based bioethanol production a viable alternative to traditional methods.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle