Refining chemicals from kraft mill waste for use in the food and pharmaceutical industries and in medical research
Notice bibliographique
Résumé
Transforming industrial waste into high-value products is one of the strategies of the transition from traditional pulp mills to future biorefineries. This study focuses on natural compounds derived from tree-based recovery cycle waste in kraft pulp mills, which exhibit specific biological functions and hold potential for applications in drug discovery, medical research, pharmaceuticals, cosmetics, and food additives. The primary goals of this research are to identify and recover these compounds and to leverage neural networks to identify novel bioactive compounds in these wastes, based on their chemical structures. Compounds of interest have been identified and extracted from waste deposits found in the stripping systems of evaporation plants in kraft pulp mills. Three of the compounds that have been quantified are stigmasterol, resibufogenin, and glycodeoxycholic acid, all of them exhibiting beneficial properties. A deep learning system has been developed to identify novel compounds with potential benefits present in the deposits based on their chemical structures. Preliminary neural networks appeared to be moderately successful to predict compound functionality, identifying several promising candidate compounds with potential applications. The models are promising tools for biological activity screening of natural compounds. The functionality of some of these compounds may be further validated through in-vitro drug sensitivity and resistance testing (DSRT). This study highlights the potential of kraft mill deposits as a sustainable and cost-effective resource for producing high-value compounds.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».