An end-to-end microbial platform for 100% bio-based long-chain polyester: From renewable substrate to eco-friendly polymer
Notice bibliographique
Résumé
The development of sustainable, eco-friendly polyesters from renewable resources is crucial for reducing dependence on petroleum-based plastics. However, despite advances in microbial production of bioplastics, significant challenges remain in achieving high conversion efficiency and scalability for industrial applications. This study is the first to report the synthesis of a 100% bio-based polyester using both 1,12-dodecanedioic acid (1,12-diacid) and 1,12-dodecanediol (1,12-diol) via a two-step microbial bioconversion from a single plant oil-derived alkane. An engineered Candida tropicalis strain produced 150 g/L of 1,12-diacid with a productivity of 1.53 g/(L·h) in a 5 L fed-batch system using a two-phase biotransformation strategy. Escherichia coli engineered to express carboxylic acid reductase, which reduces carboxylic acids to aldehydes, and its activation enzyme phosphopantetheinyl transferase, converted 1,12-diacid into 68 g/L 1,12-diol with a productivity of 1.42 g/(L·h) in a 5 L fed-batch system, representing high titer and productivity for microbial production of long-chain α,ω-diols. Both monomer production processes were successfully scaled up to a 50 L pilot fermenter, validating their potential for industrial implementation. A highly efficient downstream purification process was developed, achieving > 98% purity and recovery rates for both monomers. The bio-derived monomers enabled the synthesis of polyesters with molecular weight and thermal characteristics similar to petroleum-based monomers of the same chemical structure. This integrated approach establishes a robust and scalable microbial platform that converts renewable lipid feedstocks into fully bio-based polyesters, thereby demonstrating an environmentally sustainable and industrially viable route to circular bioeconomy-based polyester production.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».