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Enregistrement W6995454956

Oleaginous Yeast as a Cell Factory for the Sustainable Biofuel Feedstock Production from the Canadian Forest Residues

2022· other· en· W6995454956 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueYork University Digital Library (York University) · 2022
Typeother
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProteoglycans and glycosaminoglycans research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésXyloseFurfuralHydrolysateBiofuelRaw materialSugarOleic acidYeast
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With an ever-growing population, global energy demand increases, thereby contributing to the depletion of fossil resources and their limited reserves. Thereby, to lessen the environmental damage caused by fossil fuels, there has been a surge of interest in developing and producing biofuels from renewable feedstocks, such as microbial lipids. Typically, they are derived via a biochemical process using liquid hydrolysates obtained from forestry residues as a substrate. However, microbial lipid production using hydrolysates presents numerous challenges, including the need for a strain that can accumulate high lipid titers, consume five-carbon sugars (C5), and tolerate inhibitory compounds (e.g., furans, phenols, and organic acids), among others. Out of several microorganisms, Rhodosporidium toruloides, an oleaginous yeast, could be a potential alternative to produce lipids. It is known to accumulate lipids up to 70% of its dry cell weight, use different carbon sources, and tolerate several inhibitory compounds. In this sense, the current thesis explores the ability of Rhodosporidium toruloides as a bio-factory to produce microbial lipids using C5 and C6 wood hydrolysates as a culture media. Different R. toruloides strains were screened, and R. toruloides-1588 was determined to have the highest lipid accumulation of 35%. Following the culture media, carbon to nitrogen ratio, use of lipid inducers, and sugar concentration optimization, the lipid accumulation increased from 35% to 57.14%, with 95% and 80% of glucose and xylose utilization in hydrolysates, respectively. Likewise, palmitic, stearic, and oleic fatty acids were the most prominently on the produced lipids. Finally, R. toruloides-1588 demonstrates the capacity to grow, accumulate lipids, and transform furfural into furfuryl alcohol and 2-furoic acid. The strain was also assessed for its ability to tolerate inhibitory compounds, such as 5-hydroxymethyl furfural, vanillin, syringaldehyde, levulinic acid, ferulic acid, acetic acid, vanillic acid, and aminobenzoic acid. With all these findings, this dissertation concludes that R. toruloides-1588 is a suitable microorganism to produce microbial lipids, which can serve as a feedstock to manufacture biodiesel or advanced biofuels using undetoxified wood hydrolysates as a renewable and sustainable culture media.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,162 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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