Successful conversion of corn stover into microbial lipids at high solids loading by Rhodosporidium toruloides at pilot scale
Notice bibliographique
Résumé
Lignocellulosic biomass (LCB) offers potential feedstocks for biofuels. As it generally involves processes including pretreatment, hydrolysis, and fermentation, LCB-based biorefinery at higher solids loading may improve substrate concentration and reduce operational costs, yet its scaling-up remains a challenge. Here, efficient conversion of corn stover (CS) at high solids loading into microbial lipids was demonstrated in a 1 000 L pilot-scale bioreactor using Rhodosporidium toruloides CGMCC 2.1389. The process employed lab-optimized conditions, including alkaline storage pretreatment of CS (AS-CS) with 6% NaOH for over 60 d at room temperature. The AS-CS (100 kg) was steamed in the 1000 L bioreactor at 121 °C for 1 h at a solids loading of 20%, followed by subsequent removal of alkaline black liquor (ABL) using squeeze technology. The leftover residues were hydrolysed by enzymes with a total reducing sugar (TRS) recovery of 93.6%. The lipid production in the 1 000 L bioreactor resulted in a lipid titer of 10.6 g/L and a yield of 0.194 g/g (based on consumed TRS). The mass flow analysis suggested that 89.6% of cellulose and 95.5% of hemicelluloses were released to produce lipids with little lignin by-products, avoiding their toxic effects on lipid production. The developed process in this work offers a promising avenue for industrial conversion of LCB into microbial lipids.
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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 ».