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Enregistrement W7001938729

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

2025· dissertation· en· W7001938729 sur OpenAlexaff

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.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 for the (very) extended coffee breaks to decompress and debrief about our research woes or wins, as well as all of our adventures outside of grad school, I don't think there's anyone else I would've been able to relate to more.Lastly, I'd like to thank my family for all of their continued support throughout all of my studies leading up to and including this degree, and for sending me daily pictures of my dog to keep my spirits up.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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

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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2025
Routes d'admission1
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