木质素是一种复杂的化学异质聚合物,可形成木质纤维素生物和化学水解的物理屏障,使木质纤维素生物质难以降解。木质素分解微生物通过产生细胞外酶在木质素降解中起着至关重要的作用。木质素过氧化物酶和锰过氧化物酶是在木质素降解中发挥作用的酶。已从土壤、厨余垃圾、落叶和牛粪中分离出 41 种细菌分离株。然而,这些分离株的木质素分解活性尚未被发现。本研究旨在根据木质素过氧化物酶和锰过氧化物酶活性确定从土壤、落叶、厨余垃圾和牛粪中分离出的细菌的木质素分解能力。研究分几个阶段进行:分离株再培养,基于亚甲蓝染料降解的木质素过氧化物酶活性定性和定量测试,以及基于酚红染料降解的锰过氧化物酶活性定性和定量测试。共有 4 株来自土壤的细菌分离物(Tn9、Tn14、Tn16 和 Tn17)和 2 株来自牛粪的细菌分离物(KS2 和 KS5)表现出定性和定量的木质素过氧化物酶活性。4 株来自土壤的分离物(Tn2、Tn6、Tn14 和 Tn16)、1 株来自厨余的分离物(SD1)和 1 株来自牛粪的分离物(KS5)也表现出锰过氧化物酶活性,定性和定量均如此。表现出木质素过氧化物酶和锰过氧化物酶活性的 9 株细菌分离物具有作为木质素降解生物制剂的潜力。关键词:细菌、木质素分解、过氧化物酶
摘要,由于基于化石的材料引起的环境问题,从生物基础资源中开发了可持续材料。木质素是一种化学复杂的生物聚合物,存在于血管植物的木质组织中。木质素具有许多有用的特性,例如抗氧化活性,热稳定性,紫外线吸收性,刚度等。然而,木质素的固有挑战与其复杂的分子结构以及在水和常见溶剂中的溶解度差有关。一种利用木质素的一种策略是制造木质素纳米颗粒(LNP),以在水中产生胶体稳定的分散体。本论文旨在开发基于LNP的材料,这些材料可用于光子晶体和光热膜用于节能功能材料。论文的第一部分重点是阐明在LNP-Photonic Crystal(L-PC)的离心辅助组装过程中发生的现象。L-PC。在后续工作中,开发了一种改进的方法来提高L-PC的产量。研究了诸如初始木质素浓度以及稀释时间对粒径和稀释时间的影响,并研究了形成的LNP的PDI。经验模型以预测LNP的大小,并成功用于控制L-PC的颜色。此外,研究了L-PC的纳米结构。LNP-Chitosan膜和涂料并将其应用于室内热管理。将LNP含量从10到40 wt%调节。在论文的第二部分中开发了木质素吸收太阳能(光波长:250–2500 nm),基于LNP的复合膜和具有光热性能的涂层的能力。通过合并LNP,与纯壳聚糖膜相比,膜的机械强度和光热性能得到了改善。此外,通过使用LNP作为还原剂制备LNP-Silver-Chitosan(CC-AG@LNP)膜。用紫外线辅助在LNP的表面降低了银离子,并使用杂交纳米颗粒来通过铸造来制备膜。CC-AG@LNP膜表现出改善的湿势,并针对大肠杆菌表现出抗菌性能(灭菌作用> 99.9%)。总的来说,本文既有助于木质素聚集的基本见解,又有助于胶体颗粒的胶合颗粒,并展示了控制其组装并掺入具有附加功能的宏观材料中的方法。
1.4.1 木质素生物合成 ................................................................................ 26 1.4.2 木质素生物合成基因的转录调控 .......................................................... 33 1.4.3 木质素聚合 .......................................................................... 35 1.4.4 木质素的抗逆性 ........................................................................ 36 1.4.5 木质素在非生物胁迫中的作用 ...................................................... 38 1.4.6. 木质素在生物胁迫中的作用 ...................................................... 39 1.5. 木材腐朽真菌 ............................................................................................. 41 2. 研究目标 ............................................................................................................. 44 3. 材料与方法 ............................................................................................................. 45
易于拆卸和可重复使用的粘合剂作为一次性粘合剂的替代品具有吸引力,可减少浪费并促进再利用,回收或什至升级选项。木质素是纸 - 羽状产业的第二大聚合物和副产品,用于设计一种新颖的,高度可调的可逆聚合物粘合剂。采用的方法是利用P-羟基霉素酸在这项工作中使用木质素氧化化合物合成的P-羟基霉素酸结构的α,β-不饱和酯部分的光子响应特性,并使用木质素氧化化合物合成并修饰以可耐可可逆的粘附切换。可逆性是通过紫外线的暴露来实现的,紫外线裂解最初由酯的α,β-不饱和键形成的共价环丁烷环,从而使材料变软并易于分离。可以通过弹性链接以提供重新功能来再次建立原始聚合物结构。引入了实验方法(DOE)方法的设计,以优化重要变量,以实现粘合剂的最佳剪切强度。各种结构方面的效果显示了满足财产要求的结构的高可调节性。可再生资源的聚合物粘合剂的设计策略,以及本工作中描述的结构 - 属性分析机制,可以实施以设计基于生物的新型和可重复使用的粘合剂。
树对我们的环境至关重要,因为它们支持生物多样性,碳固存,氧气产生和许多其他环境功能。树木生产的木质纤维素生物量也是可以替代化石燃料衍生产品的绿色产品的可再生来源。最近,它们的重要性被认为是将大气二氧化碳吸收到有机生物量中的碳汇。气候变化将使树木暴露于各种环境压力和病原体上,并且由于其无柄性质,树木依赖遗传多样性来生存和适应。例如,对病原体的抗性自然变化使树木可以将重要的抗性因子传递给其后代并促进适应。全基因组方法来阐明重要树状特征的自然变化的分子机制,这些方法可用于改善森林原料。
可持续的多功能木质素生物纤维复合材料由植物纤维制成和生物质衍生的,可修复的,可修复的可修复的可隔离的环氧性环氧聚合物的描述:重新纤维项目:重新纤维是由MarieSkłodowska-curie Actions(MSCA-DN)供应的博士网络(MARIE SKVODODOSKA-DN),该网络是由玛丽·斯科德(MarieSkłodowska-curie)竞争(MSCA-dn)的,瞄准了Bio-fibe to to to to to可再生,可回收的木材和植物纤维材料。重新纤维将在绿色/木质素化学,新的生物基材料和环境系统科学的学科中培训11个博士候选者(DC)。DC将建立在重新纤维联盟中生成的开创性发现的基础上,以便能够开发具有与化石基于化石的同类产品相同的完全可回收功能生物基的复合材料。他们将获得能力,不仅在突破性的科学领域,而且在跨学科和人际交往能力中。此外,他们将通过参与借调来扩大网络并获得经验(研究留在学术或工业合作伙伴的地点)。最后,DCS将通过开发在线研究和培训工具来学习最佳实践,从而使他们能够在学术和工业领域进行合作和协作。重纤维培训将为DCS作为未来领导者的就业能力做出贡献,同时支持欧洲的绿色过渡和可持续的循环经济。博士职位的描述:此博士学位论文提供是重新纤维项目(DC9)的一部分。特别是,UMLP有助于基于纤维素该项目的主要野心是使用可回收的木质素衍生的环氧树脂,聚氨酯以及植物纤维增强(黄素和大麻),开发高强度,轻巧,完全生物的基于生物的可回收复合材料。主要目标是:(1)发展植物纤维增强木质素衍生的环氧聚合物复合材料,适合于结构和多功能应用(建筑和运输部门)(2)评估其水分敏感性和耐用性(2),以通过实验和数字对植物的影响来评估其水分敏感性和耐用性(3)聚合物,以及损害的引发和传播(4),以评估其可回收性和再生复合材料的性能。(5)调查最有前途的植物复合材料的工业可行性关键词:植物纤维复合材料,木质素衍生的可回收聚合物,托管机构的耐用性描述:UMLP大学:UMLP大学:UMLP University玛丽·玛丽(UMLP)大学(UMLP)是法国大学,是一所实验性公共机构(EPE)的法国大学,在12月1日。自2025年1月1日起,它取代了Franche-Comté大学(https://www.univ-fcomte.fr/)和大学bourgogne-franche-comté大学(https://wwwwww.ubfc.fr/en/),在他们的学术和研究中构成了他们的学术和研究活动。UMLP通过利用其应用力学和先进材料科学的专业知识来开发和评估基于生物的复合材料,从而为重新纤维项目做出了贡献。Mat'eco团队(https://www.femto-st.fr/en/research-departments/applied-mechanics/research-groups/mateco-team),由应用机制的Vincent Placet博士领导,侧重于原型化的原型,并向植物材料衍生出创新的材料。Mat'eco的工作强调了这些材料在各种环境条件下的机械表征,建模和测试,以确保其耐用性,可持续性和与行业绩效要求的一致性。作为重新纤维项目的一部分,UMLP积极参与工作包3(WP3),标题为“木质素重新组装为脚手架和材料制造”。
昆虫肠道内的微生物群对其宿主起有益的作用,例如促进消化和从饮食中提取能量。非洲棕榈象鼻虫(APW)生活在内部,并以高木质素树干为食。因此,他们的胆量可以藏有大量降落木质素的微生物社区。在这项研究中,我们旨在探索APW幼虫肠道内的细菌群落,特别是在各个肠道段中木质素降解的可能性方面,作为确定采矿细菌细菌木质素降解酶的生存能力的第一步,以使生物体生物素生物素生物素生物群生物体生物群生物体至生物群生物群至生物群生物群至生物素的生物分解。从APW幼虫的前身,中肠和后肠上提取细菌宏基因组DNA,并使用Illumina Miseq平台对16S rRNA基因的V3 -V4高变量区域进行了测序。对生成的数据进行了分析和分类分类,以鉴定肠道群落内的不同细菌系统型累积和每个肠道细分市场。然后,我们确定了每个幼虫肠室内与木质素降解相关的细菌的存在,多样性和丰度,作为建议木质素降解最多的肠段的基础。所有序列均分类并属于细菌王国。FIREICITES(54.3%)和蛋白杆菌(42.5%)是肠内最优势的门,随后是杆菌(1.7%)和静脉细胞杆菌(1.4%)。前身和中肠有许多类似的属,而后肠似乎是独一无二的。肠球菌,左骨杆菌,乳酸菌,Shimwellia,Megasphaera,Klebsiella,klebsiella,pectinatus,沙门氏菌,Lelliotia和肠杆菌构成了所有肠内最具幼虫的属。总体而言,含有21个属的总肠道细菌的29.5%是木质素降解者,主要是在企业和蛋白质细菌的门中发现的(分别为56.8和39.5%),然后在肌动杆菌(2.5%)和细菌(2.5%)和细菌(1.1%)中适度。最丰富的木质氨基利因属是Levilactobacillus(46.4%),克雷伯氏菌(22.9%),肠杆菌(10.7%),乳杆菌(5.9%)(5.9%),柑橘类杆菌(2.2%),corynenebacterium(1.8%),paucilactocillus(1.8%)(1.8%)(1.8%)(1.8%)(1.8%,1.8%,1.8%,综合综合综合症,综合体)在不同肠道室中发现了不同量的细菌(1.1%)和白细胞(1.0%)。前肢具有最多样化和最高的木质素降解系统型,
摘要:近年来,由于汽车和航空航天等结构应用对减轻重量和提高性能的需求,金属的粘合剂粘合变得越来越重要。我们利用硬木生物质中的技术有机溶剂木质素和丙烯腈丁二烯共聚物橡胶 (NBR) 开发了用于粘合钢基材的可再生热塑性粘合剂。将丙烯腈摩尔比分别为 33%、41% 和 51% 的 NBR33、NBR41 和 NBR51 与木质素混合形成两相热塑性粘合剂,并测量其粘合性、粘弹性和表面特性。组合物中的木质素含量各不相同,范围从 40% 到 80% (w/w),以改变材料的韧性、刚度和表面能特性。NBR 中的腈含量越高,木质素和 NBR 相之间的相互作用或反应性越好,从而导致粘合剂的模量和刚度越大。同时,增加木质素的比例会降低韧性并提高刚度,在木质素负载率为 60% 的 NBR51 中测得的最高粘合强度为 13.1 MPa。表面能测量表明,总表面能(极性和分散表面能的总和)随木质素负载而上升,这表明表面能和基质强度对合成材料的粘合性能都起着关键作用。开发并实施了基于有限元的粘结区模型 (CZM),以研究粘合接头的破坏强度。这项研究证明了木质素作为粘合剂的宝贵组成部分的可行性,这不仅是因为其固有的化学结构和刚性,还因为其表面能特性。
摘要。可以通过针对替代外加剂以及精确控制制造过程的多方面方法来促进建筑材料和与水泥和混凝土相关的工业过程的脱碳。减水化学外加剂在先进混凝土混合物的开发中发挥了至关重要的作用。为从玉米秸秆生物质生产航空燃料而开发的较新的生物质加工技术产生了更具反应性的木质素副产品,该副产品适合进行化学改性以模仿具有较小碳足迹的聚羧酸醚外加剂的性质。本研究考察了木质素基减水外加剂在用于 3D 打印的水泥浆和砂浆混合物中的使用。实验计划探索使用不同剂量的木质素基外加剂来生产具有适当挤出性和可建造性的 3D 打印样品。进行了流变学表征以确定各种混合物的流动曲线。最后,通过等温量热法监测水泥浆体的水化热,以评估木质素基掺合料对水泥水化过程的影响。本研究结果表明,使用生物质副产品(例如木质素基掺合料)具有巨大潜力,可以有效控制水泥基材料的新鲜状态性能。
摘要:舌头疾病的诊断是基于对各种舌头特征的观察,包括颜色,形状,质地和水分,这些特征表明患者的健康状况。舌色是一种这样的特征,在识别疾病和疾病进展水平方面起着至关重要的功能。随着计算机视觉系统的发展,尤其是在人工智能领域,在获取,处理和分类舌头图像方面取得了重要进展。本研究提出了一个新的成像系统,以分析和提取不同颜色饱和的舌色特征,并在五种颜色空间模型(RGB,YCBCR,HSV,LAB和YIQ)的不同光条件下。使用六个机器学习算法(即幼稚的贝叶斯(NB),支持向量机(SVM),K-Neareart Neight(KNN),DICKERT(NB),决策树(DTS),森林(DTS),森林(dts),森林(dts),fortive(dts fornes forter(dts forter)(dts),训练了5260个图像(红色,黄色,绿色,蓝色,灰色,白色,白色和粉红色)。在任何照明条件下颜色。 从机器学习算法获得的结果说明,XGBoost的精度最高,为98.71%,而NB算法的精度最低,为91.43%。 基于这些获得的结果,选择了XGBoost算法作为所提出的成像系统的分类器,并与图形用户界面相关联,以实时预测舌色及其相关疾病。 因此,该提出的成像系统为未来的护理卫生系统内的舌头诊断开辟了大门。训练了5260个图像(红色,黄色,绿色,蓝色,灰色,白色,白色和粉红色)。在任何照明条件下颜色。从机器学习算法获得的结果说明,XGBoost的精度最高,为98.71%,而NB算法的精度最低,为91.43%。基于这些获得的结果,选择了XGBoost算法作为所提出的成像系统的分类器,并与图形用户界面相关联,以实时预测舌色及其相关疾病。因此,该提出的成像系统为未来的护理卫生系统内的舌头诊断开辟了大门。