Third-generation biomass for bioplastics: a comprehensive review of microalgae-driven polyhydroxyalkanoate production
Notice bibliographique
Résumé
Bio-based plastics, primarily polyhydroxyalkanoates (PHAs), offer a hopeful alternative to petroleum-derived plastics. Third-generation (3G; microalgae/cyanobacteria) biomass has gained significant importance due to its rapid biomass productivity and metabolic versatility. Microalgae can produce PHAs by utilizing CO2 and wastewater, establishing them as highly promising and eco-friendly systems for bioplastic production. This comprehensive review presents comprehensive insights into microalgae-PHA production, from optimization of physicochemical and cultural conditions to effective PHA purification processes. The critical review also examines the latest advancements in cultivation strategies, metabolic engineering, and bioreactor developments, which may lead to more sustainable and progressive microalgal-based bioplastic accumulation. The effectiveness of algae biomass generation for PHA accumulation through integrated wastewater treatment has been addressed. This review examines the role of mathematical modeling and emerging artificial intelligence in advancing algae-based PHA production processes. Finally, the review concludes with a discussion of the economic and social challenges, life cycle analysis, and prospects for research and development of advanced microalgal-derived bioplastics production and predictions of potential solutions for economically feasible and sustainable microalgae-based PHA production at the industrial scale.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».