Microbe Selection and Optimizing Process Parameters for Degradation of Glucosinolates in Rapeseed Meal by Box-Behnken Design
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The present study applied Aspergillus oryzae, Aspergillus niger, Penicillium purpurogenum, Trichoderma sp. MAB-2010b and Saccharomyces cerevisiae in solid state fermentation to degrade the glucosinolates in rapeseed meal. In addition, SDS-PAGE was used to determine the effect of hydrolysis of those five microbes on peptide size in rapeseed meal. The results indicated that the solid state fermentation with S. cerevisiae degraded the glucosinolates more than those with other microbes. The peptides were hydrolyzed by S. cerevisiae to a greater extent than others. Thus the following procedure was just focused on the solid state fermentation with S. cerevisiae. Box-Behnken design of response surface methodology was applied to optimize the substrate to water ratio, inoculum amount, and duration. The glucosinolate level in rapeseed meal was as the response. The optimal conditions derived from response surface methodology for S. cerevisiae fermentation were: 1.0 of substrate to water ratio, 1.5 mL (equal to 5%) of inoculum amount, and 48 h of duration. The minimum content of glucosinolates was 0.46 μmol/g dry matter. S. cerevisiae used in the present study thus exhibit the potential use in large scale solid state fermentation for increasing nutrition quality of rapeseed meal.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle