持続可能なバイオエネルギーのためのバイオマス分解、微生物変換、人工知能、炭素回収の最近の進歩

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a comprehensive overview of conversion technologies and AI-driven optimization pathways in bioenergy.

化石燃料から低炭素バイオベースのエネルギーシステムへの移行は、変換技術の効率性、拡張性、および統合性によってますます制約を受けている。この課題に対処するため、本レビューは、変換中心かつシステムレベルの枠組みを通じて微生物バイオ燃料生産を批判的に分析し、原料の多様性、前処理化学、酵素的分解、および微生物代謝が、全体のプロセス性能をどのように集合的に決定するかを強調する。本レビューは、前処理戦略がバイオマスの難分解性、加水分解物の化学的環境、阻害物質プロファイル、および酸化還元バランスをどのように調節し、それによって酵素効率、微生物変換収率、および排出結果に根本的な制約を課すかを評価する。酵素加水分解の進歩は、結合特異的触媒、酵素相乗効果、および基質の不均一性、リグニンと酵素の相互作用、非生産的結合から生じる持続的なボトルネックの観点から評価され、一方、頑健な単一培養から合成コンソーシアムおよび無細胞システムまでの微生物工学戦略は、技術経済的および代謝フラックスの観点から検討される。さらに、人工知能とマルチオミクス統合の新たな役割を強調し、前処理の厳しさ、酵素カクテル、および代謝経路の予測的最適化を可能にし、経験的なプロセス調整を超えることを示す。本論文は、統合された「微生物リグノセルロースから燃料への」経路のための統一枠組みを確立し、変換技術の協調的進歩が、拡張可能で経済的に viable かつ環境的に持続可能なバイオエネルギーシステムを達成するために不可欠であることを実証する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

The transition from fossil fuels to low-carbon bio-based energy systems is increasingly constrained by the efficiency, scalability, and integration of conversion technologies. Addressing this challenge, this review critically analyzes microbial biofuel production through a conversion-centric and systems-level framework, emphasizing how feedstock diversity, pretreatment chemistry, enzymatic deconstruction, and microbial metabolism collectively govern overall process performance. This review evaluates how pretreatment strategies modulate biomass recalcitrance, hydrolysate chemical ecologies, inhibitor profiles, and redox balance, thereby imposing fundamental constraints on enzymatic efficiency, microbial conversion yields, and emissions outcomes. Advances in enzymatic hydrolysis are assessed in terms of bond-specific catalysis, enzyme synergy, and persistent bottlenecks arising from substrate heterogeneity, lignin enzyme interactions, and non-productive binding, while microbial engineering strategies from robust monocultures to synthetic consortia and cell-free systems are examined through techno-economic and metabolic flux perspectives. It further highlights the emerging role of artificial intelligence and multi-omics integration in enabling predictive optimization of pretreatment severity, enzyme cocktails, and metabolic routing, moving beyond empirical process tuning. This article establishes a unified framework for integrated "microbial lignocellulose-to-fuel" pathways, demonstrating how coordinated advances in conversion technologies are essential for achieving scalable, economically viable, and environmentally sustainable bioenergy systems.

• openalex https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.8532516first seen 2026-06-13 04:58:52 · last seen 2026-06-18 05:00:55