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Enregistrement W1999611092 · doi:10.1007/s13213-010-0181-6

Screening for polyhydroxyalkanoate (PHA)-producing bacterial strains and comparison of PHA production from various inexpensive carbon sources

2010· article· en· W1999611092 sur OpenAlexfundno aff
Waqas Chaudhry, Nazia Jamil, Iftikhar Ali, Mian Hashim Ayaz, Shahida Hasnain

Notice bibliographique

RevueAnnals of Microbiology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPublic Health Agency of Canada
Mots-clésPolyhydroxyalkanoatesFood sciencePseudomonas16S ribosomal RNACorn steep liquorFermentationStrain (injury)Carbon sourceBiologyMetabolic flux analysisBacteriaSugarMicrobiologyGramStainingIndustrial microbiologyChemistryGeneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A total of 20 different strains were isolated, purified and screened for polyhydroxyalkanoate (PHA) production. PHA-producing strains were screened by Nile blue staining and confirmed by Sudan Black B staining. Strain 1.1 was selected for further analysis due to its high PHA production ability. PHA production was optimized and time profiling was calculated. PHA production on various different cheap carbon sources, i.e., sugar industry waste (fermented mash, molasses, spent wash) and corn oil, was compared. Cell dry weight and PHA content (%) were calculated and compared. The 12.53 g/L is the CDW of bacterial strain when grown in medium containing corn oil. It was found that corn oil at 12.53 g/L medium can serve as a carbon source for bacterial growth, allowing cells to accumulate PHA up to 35.63 %. The Pha C gene was amplified to confirm the genetic basis for the production of PHAs. Moreover, 16S rRNA gene sequence analysis showed that strain 1.1 belongs to Pseudomonas species.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,229 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations128
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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