Foam control in biopesticide production from sewage sludge
Notice bibliographique
Résumé
Several antifoam agents were evaluated for the ability to control foam in the production of Bacillus thuringiensis-based biopesticides using sewage sludge as a raw material. Experiments were conducted in shake flasks as well as in 15 l fermentors with controlled parameters. Polypropylene glycol (PPG), the most commonly used antifoam agent in B. thuringiensis fermentation, inhibited cell growth, sporulation and decreased the entomotoxicity yield even at a concentration of 0.1% (v/v) in sewage sludge medium. About 40% reduction in entomotoxicity was observed when PPG was used at 0.3% (v/v). The impact of PPG on sporulation and toxin synthesis in tryptic soy yeast broth (TSYB) medium was also studied. The inhibitory effects were less severe in TSYB than in sludge medium. Another silicone-based antifoam agent, “Antifoam A”, showed less severe effect on growth and stendotoxin production. The problem of the inhibitory effect of chemical antifoam agents on growth and endotoxin production was minimised substantially with the use of vegetable oils such as canola, olive, and peanut oils. Canola and peanut oil stimulated both sporulation and δ-endotoxin synthesis. The stimulus effect varies with the monounsaturated fat contents of oils. Journal of Industrial Microbiology & Biotechnology (2000) 25, 86–92.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».