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Enregistrement W1993765127 · doi:10.2495/dne-v10-n1-60-69

Direct metabolic activity measurement for unstable bioprocess experiment control

2015· article· en· W1993765127 sur OpenAlexvenueno aff
Dariusz Choiński, Piotr Skupin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
Thématiquethermodynamics and calorimetric analyses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioprocessBiochemical engineeringEngineeringChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Paper deals with an algorithm which allows the automatic selection of the best operating point of biological system. This task is one of the subjects of research in the field of metabolic engineering, which deals with control related issues, in particular, with modelling of biological phenomena, as well as, monitoring of the unstable states of biomass growth. The possibility of using specific biosensors and microfluidic system for monitoring, optimizing and controlling of a bioreactor is presented in this paper. To ensure proper experiment control of the bioreactor, a real-time measurement of parameters at the macroscale level and metabolic activity of microorganism cells at the microscale level are relevant. Therefore, much attention has been paid to the description and modelling of cyclical changes in metabolic states. For the determination of key process parameters, a microcalorimeter for measuring the heat of reaction has been applied. The biosensor provides additional information, which is useful in development of an interface for monitoring the bioreactor by a decomposition of measurements including the scale of process. Finally, the paper discusses the problem of model selection describing the bioprocess at the microscale level.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,732
Score d'incertitude au seuil0,545

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,255 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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