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Enregistrement W7033762765

Rhodosporidium Toruloides as Robust Yeasts for Advanced Biofuel Production Using Wood Hydrolysate

2023· other· en· W7033762765 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueYork University Digital Library (York University) · 2023
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGerman Security and Defense Policies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésHydrolysateBiofuelRaw materialBiomass (ecology)Renewable energyLignocellulosic biomassBioenergyPentoseFurfural
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In response to increasing global energy demand as well as greenhouse emissions from petroleum fuels, sustainable and renewable sources have been intensely researched to produce biofuel. For instance, microbial lipids have been recognized as a potential feedstock for biofuel production due to their similarities with vegetable oils in terms of fatty acids. Typically, microorganisms capable of accumulating more than 20% lipids are known as oleaginous microorganisms. These microorganisms can thrive on various renewable substrates and biochemically convert excess carbon into lipids. One such example of a renewable substrate is lignocellulosic biomass, which produces hydrolysate containing hexoses and pentoses sugars upon pre-treatment and saccharification, and thus could be employed as a potential substrate for microbial lipids. However, wood hydrolysate presents several challenges such as low consumption of pentose sugars, and the presence of microbial growth inhibitors such as furans, organic acids and phenols. In this sense, Rhodosporidium toruloides, an oleaginous yeast, could be employed to produce lipids due to its ability to accumulate 50-70% of lipids, consume C5 sugars, and tolerate inhibitors. Thus, the present thesis explores the ability of R. toruloides-1588 to thrive on undetoxified hydrolysate derived from forestry residues (hardwood and softwood sawdust) and accumulate lipids. Additionally, several strategies were employed to increase the lipid titer such as carbon and nitrogen ratios, fed-batch fermentation, and carbohydrate supplementation such as crude glycerol, which resulted in maximum lipid accumulation of 56.3% (w/w) along with more than 90% consumption of carbohydrates. A life cycle assessment has been also performed to identify the hotspots in terms of energy consumption, greenhouse gas emission, and waste produced during the lipid production process. Lastly, the strain was accessed for its ability to thrive on microbial growth inhibitor such as furfural and use it as an energy source. Based on the above findings, the current dissertation concludes that R. toruloides-1588 can thrive on undetoxified wood hydrolysate, accumulate lipids that can serve as a feedstock for biofuel production and provide aid in the further development of biorefinery industries.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,192 · 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