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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 laitier qui a lieu pendant la fermentation du fromage. Il est composé par lactose (le solide principal de substance sèche), protéines, vitamines et minéraux. À cause de ces éléments, sa demande biologique et chimique d’oxygène (DBO) et (DCO) est grande (30 < DBO < 50 g/L; and 60 < DCO < 80 g/L). Il est nécessaire donc de traiter le lactosérum avant d’en jeter dans les lacs, les rivières, etc. La valorisation du lactosérum par des bactéries est d’un grand potentiel technique non seulement pour la réduction de DBO et DCO mais aussi pour obtenir des produits comme le 2,3-butanediol (2,3-BD). Des bactéries comme Enterobacter cloacae, Klebsiella pneumoniae et Paenibacillus polymyxa consomment et transforment des saccharides comme lactose en 2,3-BD. Il en est d’autres, comme Escherichia coli, qui doivent être génétiquement modifiées car elles n’ont pas le chemin enzymatique pour produire 2,3-BD. De cette manière l’objectif principal de cette recherche est celui de tester l’habilité d’une souche génétiquement modifié d’E. coli pour transformer le lactose (un disaccharide) en 2,3-BD afin de savoir le potentiel du lactosérum comme une source de lactose. La souche d’E. coli JFR12 (ECGM12) a été utilisée pour fermenter trois concentrations de glucose, galactose et lactose (12.5, 25 and 50 g/L) enrichirent M9. Le rendement de 2,3-BD le plus grand (36% environ, g 2,3-BD/g saccharide) fut obtenu en présence de 25 g/L de glucose et lactose; quoique l’usage de n’importe quelle concentration de galactose produisît des rendements plus pauvres de 2,3-BD. En plus, 2 mélanges de glucose-galactose ont été testés (1:1, w/w) à une concentration finale du 25 et 50 g/L de mélange. Les rendements de 2,3-BD obtenus ont été très similaires à les obtenus avec du galactose comme l’unique source de carbone. Par conséquent, une hypothèse a été formulée: l’usage de galactose entrave la formation de 2,3-BD, alors que les enzymes impliquent dans l’hydrolyse du lactose pourraient neutraliser l’effet du galactose et de cette manière, les rendements de 2,3-BD ont pu être hauts

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.002
Threshold uncertainty score0.005

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
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 science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreOther

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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