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Enregistrement W1632852977 · doi:10.5433/1679-0359.2012v33n1p39

Sabugo de milho e carvão ativado na produção de Lacase e Basidiomas de Pleurotus sp

2012· article· pt· W1632852977 sur OpenAlexaff
Magali Regina, Luzia Doretto Paccola-Meirelles, Aneli M. Barbosa‐Dekker, Ismael Rodrigues Amador, Gisele Maria Andrade-Nóbrega, Diego Carlos Maschiare

Notice bibliographique

RevueSemina Ciências Agrárias · 2012
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueFungal Biology and Applications
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPleurotus eryngiiPleurotus ostreatusMushroomPleurotusFood scienceLaccaseChemistryLiquid mediumRaw materialSolid-state fermentationStrain (injury)HorticultureBiologyFermentationBiochemistryEnzymeChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Corn cob as a lignocellulosic feedstock could be a viable option for edible mushroom production by fungi of the genus Pleurotus considering that there are enormous amounts of this agricultural waste in the State of Parana, as well in the whole Brazil territory. This work evaluated three strains of Pleurotus sp., Pleurotus ostreatus (white and CCB), P. Eryngii (salmon), as laccase producers using liquid extract of corn cob, and solid medium based on corn cob without adding other nutritional sources. A strain of Pleurotus ostreatus (white) produced the highest titres of laccase in liquid medium (1.2 U L-1) and also on solid medium (~ 2.8 U kg-1) among the three strains evaluated. The additon of active charcoal increased the biological efficency (30.3 %) of P. eryngii (salmon) when compared in its absence (12.7 %). However, the strain of P. ostreatus (white) did not present statistical difference among the treatments demonstrating that the addition of active charcoal to the solid medium for mushroom production can promote an increase in the biological efficiency depending upon the fungal strain used.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,270 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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