Innovative method for improving fermentability of hemicellulosic hydrolysate by ozonation for sustainable xylitol production
Notice bibliographique
Résumé
Biomanufacturing xylitol, a sugar alcohol from surplus rice straw (RS) offers an opportunity for its green production alongside fostering a sustainable bioeconomy. However, RS pretreatment for hemicellulose extraction (majorly xylose), creates several toxic compounds as side products that impede microbial metabolism. So, the yeast mediated production of xylitol is a big challenge due to low fermentability of RS hydrolysate. The present work explored the efficacy of ozone and hydrogen peroxide, O 3 -H 2 O 2 (O-HP), in integration with activated charcoal (AC) for detoxifying and decolorizing RS hydrolysate. The effect on fermentability of RS hydrolysate was studied with the yeast, M. caribbica CP02 for xylitol production. O-HP/AC process was able to remove ∼88.86 % of the aromatics (furan and phenolic compounds) and color (ΔE = 46.2) without substantial xylose loss, which is a key drawback of conventional detoxification treatments. In 3 L batch bioreactor study, O-HP treated hydrolysate produced 43.14 ± 0.84 gL −1 xylitol titre and 0.74 gg −1 yield after 72 h of fermentation, comparable to semi-synthetic medium (44.6 ± 0.70 gL −1 , 0.77 gg −1 ). Simultaneously, a xylitol yield of 0.69 gg −1 and a productivity of 0.56 gL −1 h −1 at 72 h was observed in a 14 L bioreactor. Conclusively, the O-HP process is a promising intervention that can be used as a significant step during detoxification/decolorization for bioprocessing of xylitol. • Significant reduction in total phenols, furans, and color with O 3 -H 2 O 2 process. • No significant loss in xylose level in O-HP treated hydrolysate as compared to control. • Improved fermentability and xylitol yield of O 3 -H 2 O 2 treated hydrolysate. • CCD and ANN predicted responses for O 3 -H 2 O 2 process optimization. • Xylitol yield of 0.69 gg −1 and productivity of 0.56 gL −1 h −1 observed in 14 L bioreactor.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».