Improved xylanase production using apple pomace waste by <i><scp>A</scp>spergillus niger</i> in koji fermentation
Notice bibliographique
Résumé
Xylanase production by A spergillus niger NRRL ‐567 in solid‐state fermentation (koji fermentation) was optimized using 2 4 factorial design and response surface methodology. The evaluated variables were the initial moisture level and concentration of inducers [veratryl alcohol ( VA ), copper sulphate ( CS ), and lactose ( LAC )], leading to the response of xylanase production. Initial moisture level and LAC were found to be the most significant variable for xylanase production ( p <0.05). The highest xylanase production was observed with 3578.8 ± 65.3 IU /gds (gram dry substrate) under optimal conditions using initial moisture of 85% (v/w), p H 5.0 and inducers VA (2 mM/kg), LAC 2% (w/w), and CS (1.5 mM/kg) after 48 h of incubation time. Higher xylanase activity of 3952 ± 78.3 IU/gds was attained during scale‐up of the process in solid‐state tray fermentation under optimum conditions after 72 h of incubation time. The present study demonstrates that A . niger NRRL ‐567 can efficiently be used to achieve xylanase production with an economical and environmental benefit in solid‐state tray fermentation. The developed process can be used to develop an effective process for commercially feasible bioproduction of xylanases for speciality applications, such as conversion of lignocellulosic biomass to biofuels and other value‐added products.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».