Bioactive metabolites in Hypsizygus marmoreus spent substrate enhanced Pleurotus ostreatus growth
Notice bibliographique
Résumé
The rapid accumulation of spent mushroom substrate (SMS) presents a critical environmental challenge globally, but efficient and cost-effective recycling approaches remain limited. Here, to advance valorization of SMS, a proof-of-concept study was conducted in which Hypsizygus marmoreus SMS (HmSMS) was recycled in the cultivation of Pleurotus ostreatus. Impacts of the HmSMS-derived bioactive metabolites were further examined systematically. Results showed that integration of 10 %-30 % HmSMS shortened the harvest time by 2-6 days, significantly improved fruiting body differentiation and productivity of P. ostreatus. The HmSMS-derived water-soluble and volatile metabolites significantly enhanced P. ostreatus growth, albeit through different metabolic pathways: the former act by reprogramming of the amino acid-related metabolisms, whereas the latter act by upregulating purine metabolism, nucleotide metabolism, and the biosynthesis of phenylalanine, tyrosine and tryptophan. Chemical profiles of SMS were comprehensively investigated using a combined multi-omics approach. The Water-soluble metabolites within HmSMS comprised primarily lipids and lipid-like molecules (26.8 %; LC-MS) and organic acids and derivatives (31.9 %; GC-MS). Volatile metabolites in HmSMS were primarily lipids and lipid-like molecules (33.6 %; GC-MS). Five of the examined water-soluble metabolites (fulvic acid, dl-arabinose, erythritol, l-valine and l-isoleucine) significantly promoted P. ostreatus productivity. These findings highlight the untapped potential of SMS-derived bioactive metabolites and imply their potential high-value valorization in forestry and agricultural practices.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».