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Large-scale screening of diverse barely lignocelluloses for simultaneously upgrading biomass enzymatic saccharification and plant lodging resistance coupled with near-infrared spectroscopic assay

生物量(生态学) 生物燃料 生物制品 生物能源 木质素 农学 作物 纤维素 酶水解 生物技术 水解 环境科学 化学 制浆造纸工业 食品科学 生物 植物 生物化学 工程类
作者
Anyong Zhang,Zhen Hu,Xue Hu,Ting Zhao,Yixiang Wang,Yuqi Li,Yanting Wang,Liangcai Peng,Xifeng Ren
出处
期刊:Industrial Crops and Products [Elsevier]
卷期号:194: 116324-116324 被引量:7
标识
DOI:10.1016/j.indcrop.2023.116324
摘要

Barley is an important economical crop for food and beer industry with abundant lignocellulose residues convertible for biofuels and biochemicals. Although lignocellulose recalcitrance provides mechanic strength to maintain plant lodging resistance for biomass production, it also leads to a costly process for biofuel production. By collecting total 94 barely samples with diverse genetic backgrounds, this study examined large variations of lignocellulose levels, sugars yields and lodging index values, and further identified that the cellulose level was a crucial factor either positively accounting for biomass enzymatic saccharification or negatively affecting plant lodging resistance. Despite lignin level showed slight impact on lodging resistance, it could negatively affect biomass saccharification in barley samples examined. Regarding normal distributions of barley samples, this study generated optimal near-infrared spectroscopy (NIRS) equations applicable for rapid assessment of lignocellulose levels, sugars yields and lodging-related parameters with high determination coefficients for external validation (0.71–0.97), cross-validation (0.89–0.95) and calibration (0.89–0.95), and acceptable ratio performance deviation (2.85–4.35). Notably, the established NIRS models could be employed for selection of the desirable barley samples that are simultaneously of better lodging resistance and higher biomass saccharification. Therefore, this study has established a powerful approach applicable for both rapidly screening lignocellulose-related traits in crop breeding and precisely selecting the ideal lignocellulose substrates for green-like biomass process into cost-effective biofuels and value-added bioproducts.
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