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Enregistrement W4407804528 · doi:10.1016/j.indcrop.2025.120704

Lignin-associated factors impede enzymatic hydrolysis of hydrothermally pretreated birch and poplar wood

2025· article· en· W4407804528 sur OpenAlexaff
Lingyan Fang, Chenhuan Lai, Qi Hua, Peng Wang, Caoxing Huang, Zhe Ling, Qiang Yong

Notice bibliographique

RevueIndustrial Crops and Products · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaKey Technologies Research and Development Program
Mots-clésLigninEnzymatic hydrolysisChemistryHydrolysisEnzymeBotanyBiochemistryBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pretreatment is a critical step in processing wood for various applications, particularly in the production of biofuels, biochemicals, and biomaterials. Our previous study shows that the enzymatic hydrolysis efficiency of hydrothermally pretreated birch (80.8 %) is markedly superior to that of poplar (21.5 %) treated in the same conditions (180°C, 50 min). Based on that, this study investigated the effects of lignin-related factors on the enzymatic hydrolysis of hydrothermally pretreated birch and poplar wood. The milled wood lignin (MWL) and lignin-carbohydrate complex (LCC) were extracted from birch and poplar wood before and after pretreatment. The two factors—non-productive binding and physical blocking derived from lignin that primarily influence the efficiency of enzymatic hydrolysis of biomass are specifically analyzed in this study. By the enzymatic hydrolysis test of holocellulose, it was confirmed that the physical blocking caused by surface lignin and LCC in pretreated birch is significantly lower than that in poplar either in an enzyme loading of 10 FPU/g or 25 FPU/g. The data of surface lignin coverage, LCC composition, and LCC contents in birch and poplar samples supports this result. Moreover, the addition of isolated lignin on Avicel test proved that the lignin from pretreated birch has less non-productive binding than that from poplar. These two factors together contributed to the higher efficiency of enzymatic hydrolysis of hydrothermally pretreated birch than poplar. • Lignin's physical blocking and non-productive binding can affect enzymatic hydrolysis. • Physical blocking from lignin in birch is much weaker than that from lignin in poplar. • Lignin in birch has less non-productive binding than lignin in poplar.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations17
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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