Cellulase extraction from <i>Pseudomonas fluorescens</i> for efficient enzymatic hydrolysis and fermentation with <i>Pichia fermentans</i> and <i>Saccharomyces cerevisiae</i> for cellulosic bioethanol production
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cellulase enzymes of Pseudomonas fluorescens were extracted for the efficient Enzymatic hydrolysis of horticultural plant wastes. Horticultural plant rejects (shoots and leaves) of Tuber plants like Taro, giant Taro, Elephant yam and Potato were used as lignocellulosic substrates. These are allowed for Physical treatment, chemical treatment and enzymatic treatment, by following SSCF process for bioethanol production. In the enzymatic treatment, cellulolytic organisms ( Pseudomonas fluorescens) were used to produce cellulase enzymes for the conversion of polymers into monomers from horticultural plant rejects. Saccharomyces cerevisiae and Pichia Fermentans were used along with cellulase enzymes in the SSCF process. Both of these organisms belong to the Saccharomycetaceae family. The lignocellulosic materials (Cellulose and Hemicellulose) have both hexose and pentose sugars, but Saccharomyces cerevisiae can ferment only hexose sugars. Cellulose has only hexose sugars but hemicellulose has both hexose and Pentose sugars. To ferment pentose sugars Pichia fermentans were explored here to get high ethanol yield. The use of Pichia fermentans was very efficient in fermenting pentose sugars and hence high yield was obtained. The cellulase extracted from Pseudomonas fluorescens are highly efficient in yielding more monomers from polymers and hence high ethanol was obtained on co fermentation
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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