Fungal Pretreatment of Lignocellulosic Feedstocks: Challenges and Opportunities in Lignin Degradation, Structural Polysaccharide Preservation, and Conversion into Ruminant Feed
Notice bibliographique
Résumé
This review provides a comprehensive meta-summary of recent literature on fungal pretreatment of lignocellulosic biomass (LCB), emphasizing selective lignin degradation and polysaccharide preservation to improve the nutritive value of treated biomass for ruminant nutrition. It explores how white-rot fungal (WRF) species, substrate composition, and incubation duration influence lignin removal, carbohydrate retention, crude protein enrichment, and ruminal fermentability. Selective degraders, such as Ceriporiopsis subvermispora, Lentinula edodes, and Pleurotus eryngii, achieve extensive lignin degradation with minimal carbohydrate loss, markedly improving nutritional quality and fermentation efficiency. A minimum incubation period of 22–30 days optimizes ruminal fermentation by balancing maximal lignin breakdown with minimal carbohydrate loss. Although feeding trials demonstrate promising outcomes, large-scale adoption remains limited by lengthy incubation and pasteurization requirements. This review underscores the importance of achieving selective delignification with minimal nutrient loss and emphasizes the need for standardized, scalable, and time-efficient fungal pretreatment protocols to enhance feed value, advance sustainable livestock production, and support circular bioeconomy goals.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».