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Enregistrement W7066281613

Impact of chemical stressors on hydrogen metabolism

2014· dissertation· en· W7066281613 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship at UWindsor (University of Windsor) · 2014
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Windsor
Mots-clésMesophileFermentationThermophileMetabolismLauric acidFurfuralLinoleic acid
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of chemical stressing agents on H 2 metabolism were evaluated using thermodynamic, biochemical, genomic and statistical methods. The objectives of this study were to examine the role of homoacetogens and hydrogenotrophic methanogens exposed to different stress treatments under various fermentation conditions. Negligible H 2 consumption was observed at mesophilic and thermophilic temperature (at pH 4.5) when combined with the addition of 2 g L -1 linoleic acid (LA). Genomic analysis revealed that LA-treated cultures were dominated by Clostridium sp. whereas control cultures were dominated by homoacetogens and methanogens. Lauric acid (LUA), LA, fish oil and furfural affected H 2 consumption similarly to BES. The H 2 consumption (%) of the control and chemically treated cultures revealed the following trend: Control > Fish oil = LA = Furfural > BES > LUA. Treatment with different stressing agents also resulted in the formation of diverse fermentation metabolites. The long-term effects of different culture pretreatments under mesophilic condition resulted in higher mean H 2 yields compared to the yields from cultures incubated at thermophilic condition (after 5 glucose additions). Hydrogen consumption studies using long term stress treated cultures showed lower consumption at thermophilic temperature than at mesophilic temperature. Uptake hydrogenase activities correlated positively with the H 2 consumption data. Genomic analysis indicated that both methanogens and homoacetogens were present in control cultures, but they were absent from the pretreated cultures. Studies conducted in anaerobic sequencing batch reactors revealed that lowering the HRT from 37.5 h to 7.5 h reduced the methane yield and increased the H 2 yield. Higher H 2 yields were obtained in cultures operated at thermophilic temperature compared to mesophilic and psychrophilic temperature using corn stalk (CS) as substrate. Cultures fed CS liquor showed lower levels of specific methanogenic activities than cultures fed pure sugars. The results from these studies indicate that all the chemical stressing agents investigated were active against H 2 consumers (methanogens in particular). In addition to different stress treatments, proper control of operational parameters such as pH, HRT and temperature is required to minimize H 2 consumption and maximize H 2 production in dark fermentation process.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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