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Enregistrement W1481187840 · doi:10.3968/6477

Phialophora Melinii (NFCCI 3617): A Newly Isolated Psychrotolerant Fungus That Produces Enhanced Laccase Under the Influence of Organic Solvents

2015· article· en· W1481187840 sur OpenAlexvenueno aff
Kusum Dhakar, Anita Pandey

Notice bibliographique

RevueAdvances in natural science/Advances in natural sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEnzyme-mediated dye degradation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaccaseMethanolAcetoneIncubationFungusEthanolLigninChemistryPropanolBiologyFood scienceBotanyChromatographyOrganic chemistryBiochemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A psychrotolerant fungus, isolated from decomposing pine needle debris, is investigated for laccase production under the influence of 5 organic solvents. The fungus was identified as Phialophora melinii and was able to grow between 4 to 35 °C (opt. 25 °C) and 2-14 pH (opt. 5-7). In quantitative estimations that were carried out at optimum growth temperature and pH, the fungal laccase was estimated to be 21.0 ± 4.0 U/L. Native PAGE study revealed 35 kDa molecular mass of the fungal laccase. Supplementation of organic solvents namely, methanol, ethanol, acetone, n-propanol and iso-propanol in varying concentrations (0.5%-2.0%, separately), significantly affected the production of fungal laccase. Out of 5 solvents used, n-propanol was found to be the most efficient enhancer of laccase production. n-Propanol (0.5%) resulted in maximum enhancement (7 folds) in laccase production at 18th day of incubation. Methanol, iso-propanol and ethanol were able to enhance laccase production up to 5-6 folds in comparison to control with respect to the varying concentration and incubation length. Age of the fungal culture (incubation days) was observed as an important factor for laccase production. Use of low molecular compounds in enhancing the fungal laccase production may be considered as an eco-friendly approach.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,011
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,009
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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