Development of a solid-phase extraction method for the separation of algal lipid classes
Notice bibliographique
Résumé
Algal oils have been extensively used as feedstocks for the production of biodiesel. These can be obtained using one of several extraction techniques, such as Soxhlet extraction. A critical issue is the presence of compounds in the crude extract that lead to lower yields and low-quality biodiesel produced, i.e. phospholipids (PLs). Solid-phase extraction (SPE) is commonly used for the analytical and sample preparation of compounds due to its rapidity, low cost and simplicity; including lipid analysis. The literature presents validated SPE methods for the fractionation of lipids in complex mixtures (i. e. human sources). However, SPE methods applied to algal lipid classification have yet to be fully developed and validated in the literature. \nThe objective of this project is thus to provide the user with a rapid, efficient and reliable standardized analytical method for the determination of useful lipids, triglycerides (TGs) and fatty acids (FAs) from algal biomass to produce biodiesel. \nFirstly, critical factors affecting the performance of the SPE procedure using NH2-Si were identified and evaluated, namely active phase, loading mass, precondition step and elutions. The results indicated that there is a cross-contamination between lipid classes, especially PLs, which were prone to be prematurely eluted when high quantities are present in the algal biomass (>15 mg). SPE conditions (active phase, loading mass, precondition step and elutions) were modified and tested in order to decrease the cross-contamination. The modified SPE method solved the PL elution issue. However, the elution of other type of lipids of interest was negatively affected (i. e. underestimation of fatty acids). \nSecondly, current SPE procedures using -Si and NH2-Si to quantify algal lipids were tested and standardized, and the results were then compared to the composition of standard mixtures of lipids used to perform the SPEs. \nAn accurate reference to determine the total useful lipid content for biofuel production and other applications, using SPE procedures, is recommended in this thesis. SPEs using -Si and NH2-Si columns can be performed consecutively to quantify, firstly, neutral lipids (TGs, and FAs), GLs and PLs; and secondly, TGs and FAs; respectively.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».