Cyanobacteria: Photosynthetic cell factories for biofuel production
Notice bibliographique
Résumé
Cyanobacteria are photoautotrophic prokaryotes that perform oxygenic photosynthesis through photo oxidation of water. They have been widely used as model organisms for studying photosynthesis. In recent decades, photosynthetic organisms, including cyanobacteria, have been chosen as potential hosts for biofuel production due to their remarkable ability to convert carbon dioxide into biofuel without the input of an external energy source. Biofuel, an excellent substitute for fossil fuels, have received a lot of attention due to their eco-friendly properties. Cyanobacteria have emerged as one of the leading potential candidates for biofuel production due to their superior growth rate over other photosynthetic organisms employed in biofuel production and the presence of a significant amount of lipids (over 50% of dry cell weight) in the cells. Furthermore, they have higher photosynthetic efficiency, especially in CO2-rich environments, making them more desirable. In addition, their inherent ability to uptake exogenous deoxyribonucleic acid (DNA) in conjunction with homologous recombination makes them ideal candidates for transformation into photosynthetic cell factories to produce biofuels. The genetic and metabolic modifications have successfully enabled biofuel production in cyanobacteria; however, major challenges such as energy-intensive downstream processing, low yield, slow growth, and cytotoxicity are impeding its scale-up. This review discusses the production of various types of biofuels in cyanobacteria, as well as the current state of global biofuel production. It also emphasizes the major challenges in biofuel production and strategies for overcoming them.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».