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Record W4393399622

Biovalorization of whey into 2,3-Butanediol by fermentation

2018· preprint· fr· W4393399622 on OpenAlexfundno aff
David Fernández Gutierrez

Bibliographic record

VenueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2018
Typepreprint
Languagefr
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicMicrobial Metabolic Engineering and Bioproduction
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de SherbrookeFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNovalaitMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Keywords2,3-ButanediolFermentationButanediol1,4-ButanediolFood scienceChemistryBiochemistry
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le lactosérum est un résidu liquide obtenu lors de la fermentation du fromage. Il est composé de lactose, de protéines, etc. Étant donné les valeurs élevées de ses demandes biologique (DBO) et chimique (DCO) en oxygène, il est nécessaire de traiter le lactosérum avant de le rejeter. La valorisation du lactosérum par voie biotechnologique devrait permettre a) de réduire la DBO et la DCO et b) de générer des produits tels que le 2,3-butanediol (2,3-BD). Des bactéries comme Enterobacter cloacae et Klebsiella pneumoniae peuvent hydrolyser et transformer des saccharides (ex. lactose) en 2,3-BD. Ces bactéries quoique pathogènes sont considérées comme étant les plus performantes pour générer du 2,3-BD. Par conséquent, l‘utilisation d‘autres souches bactériennes non pathogènes permettant l‘hydrolyse et la fermentation des saccharides est recherchée. Dans ce contexte, une souche bactérienne non pathogène d‘Escherichia coli capable d‘hydrolyser et de fermenter une large variété de saccharides pourrait être une bonne option. Cependant, la souche E. coli ne produit pas de 2,3-BD. Une modification génétique d‘E. coli a été effectuée afin de transférer la voie métabolique d‘un producteur naturel de 2,3 BD à savoir l‘E. cloacae. Par conséquent, l‘objectif principal de cette étude est de valoriser le lactose (un disaccharide) contenu dans le lactosérum par fermentation en présence d‘une souche génétiquement modifiée d‘E. coli, afin d‘obtenir du 2,3-BD. Un perméat de lactosérum a également été utilisé comme substrat. Dans un premier temps, une étude portant sur la valorisation potentielle du lactosérum en 2,3-BD a été réalisée. Les différentes bactéries et substrats utilisés pour produire du 2,3-BD sous différentes conditions opératoires sont détaillés. Dans un deuxième temps, la souche d‘E. coli (E. coli JFR12) a été utilisée en variant la nature et la concentration du substrat dans le milieu de culture M9 (préalablement choisi comme le plus approprié parmi 4 milieux de culture). Le rendement en 2,3-BD le plus élevé (environ 0.36 g 2,3-BD/g saccharide) a été obtenu en présence de 25 g/L de glucose ou de lactose. Quelle que soit la concentration de galactose, les rendements en 2,3-BD étaient faibles. En présence du mélange glucose-galactose, les rendements en 2,3-BD obtenus étaient similaires à ceux obtenus avec le galactose. Ensuite, des mélanges de lactosérum ou de perméat de lactosérum ont été réalisés. Les fermentations de ces mélanges en absence de M9 améliorent le rendement en 2,3-BD jusqu‘à 0.43 et 0.42 g 2,3-BD/g lactose en utilisant du lactosérum ou du perméat de lactosérum respectivement pendant 72 h. Finalement, l‘effet des trois paramètres suivants (quantité d‘inoculum, pH initial et vitesse d‘agitation) ont été évalués. Les rendements en 2,3-BD les plus élevés ont été respectivement de 0.47 et de 0.44 g 2,3-BD/g lactose pendant 72 h en utilisant du lactosérum ou du perméat de lactosérum respectivement. Enfin, l‘augmentation du volume réactionnel en utilisant un bioréacteur de 2 L pour la fermentation du lactosérum et du perméat de lactosérum a été testée en condition anaérobie. Les rendements en 2,3-BD ont été plus faibles par comparaison avec ceux obtenus à partir des expériences réalisées dans des fioles de 0.5 L. L'ajout d'air (2 L/min) dans le bioréacteur a été testé afin d'étudier son impact. Le rendement en 2,3-BD a été de 0.40 g 2,3-BD/g de lactose en 24 h. Le temps de fermentation a également été réduit de 72 h à 24 h. La souche E. coli JFR12 est appropriée pour valoriser le lactosérum et le perméat de lactosérum en 2,3-BD.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.259
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.005
GPT teacher head0.209
Teacher spread0.204 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2018
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