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Enregistrement W7001938729

Mechanoenzymology as a Novel Method for the Generation of Alginate Oligosaccharides from Alginate

2025· dissertation· en· W7001938729 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSeaweed-derived Bioactive Compounds
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)Yield (engineering)HydrolysisPolysaccharide
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alginate, a biopolymer primarily derived from brown seaweed, holds significant potential for various industrial applications, such as food production, pharmaceutical treatments, and agriculture.In its natural polymeric form, however, it is somewhat restricted in its practical use due to its low water solubility.Its depolymerization products, alginate oligosaccharides, on the other hand are much more versatile in these industrial applications because of their greater water solubility and variability in molecular weight.While there are many established methods of producing alginate oligosaccharides, each has drawbacks in aspects like waste production, water consumption, and affordability.This thesis explores a novel, sustainable approach to produce these oligomers through alginate depolymerization by alginate lyase using a mechanoenzymatic method (i.e.; ball-milling).By employing the enzyme under moist-solid conditions the study aims to reduce water waste and energy consumption while maintaining enzymatic efficiency.Key reaction parameters such as the liquid-to-solid ratio, milling time and frequency, incubation temperature, buffer pH, and enzyme loading were systematically optimized.The best mechanoenzymatic conditions yielded a reaction efficiency comparable to traditional aqueous methods, while reducing water consumption by ~680 times.The mechanoenzymatic method produced alginate oligosaccharides with narrow polydispersity and low molecular weights, comparable to those obtained in aqueous conditions.Overall, this research demonstrates the viability of mechanoenzymatic depolymerization as a greener alternative for alginate depolymerization, offering a new method of efficient alginate oligosaccharide production for further applications in medicine, agriculture, and food science.finding the right direction to take my master's research.She provided me the resources and opportunity to explore an exciting area of research I probably would've otherwise never known about and I am grateful to have been able to contribute to it.I would also like to thank my committee members, Dr. Martin Schmeing and Dr. Anthony Mittermaier for their interest in my project.I am also thankful to Dr. Violeta Toader for running my samples on the GPC and helping me to interpret the data.I would also like to thank everyone in the Auclair group for welcoming me and showing me the ropes until I got a hang of things, as well as for keeping me entertained in the lab when the days were particularly slow.In addition, I'd like to thank all of the other friends I made in the department for helping me to maintain a proper work-life balance.I'd specifically like to thank my closest friend Maddy

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,233 · 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