Toward sustainable phycocyanin production using halo-alkaliphilic cyanobacteria: from direct air capture of carbon dioxide to biorefinery
Notice bibliographique
Résumé
, also known as "Spirulina." Its production is costly and faces sustainability challenges due to water needs, carbon dioxide emissions, and lack of operational stability. Here, we review the use of halo-alkaliphilic cyanobacteria to overcome these challenges. This review synthesizes conceptual innovations that were proposed and tested experimentally previously, resulting in the presentation of a complete bioprocess for phycocyanin production. These innovations are: (1) the use of a pH above 10.5 to implement direct air capture of carbon dioxide, reducing carbon dioxide emissions; (2) the use of a consortium of an alkaliphilic cyanobacterium and its associated heterotrophs for improved process stability; (3) the use of passive fermentation for phycocyanin extraction, thereby reducing water needs; and (4) the use of anaerobic digestion to recover energy and recycle carbon dioxide and nutrients. Integrating the above approaches could offer a potentially scalable, more sustainable alternative to conventional phycocyanin production, aligning with circular bioeconomy goals. Several challenges still require solutions. For example, despite water savings, water losses associated with direct air capture of carbon dioxide remain high, and nutrient recycling is only partially successful so far.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 |
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 ».