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Enregistrement W2008068357 · doi:10.1002/elsc.200620190

Enhanced Biosynthesis of Sulfide Oxidase by <i>Arthrobacter</i> Species Using Response Surface Methodology

2007· article· en· W2008068357 sur OpenAlexaff
Bidyut R. Mohapatra, W. Douglas Gould, O. Dinardo, Sankara Papavinasam, David W. Koren, R. Winston Revie

Notice bibliographique

RevueEngineering in Life Sciences · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueOdor and Emission Control Technologies
Établissements canadiensUniversity of VictoriaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesAustralian Government
Mots-clésYeast extractResponse surface methodologyCentral composite designArthrobacterFermentationSulfideBiochemistryYeastChemistryFood scienceGlucose oxidaseFactorial experimentEnzymeChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Response surface methodology was used to develop a fermentation medium for the enhanced biosynthesis of a novel sulfide oxidase by Arthrobacter species strain FR‐3. The interactive effect of the medium components – such as glucose as the carbon source, and tryptone and yeast extract as the nitrogen source – was evaluated by a 2 3 ‐factorial central composite statistical design. Glucose and yeast extract were found to be the more influential medium constituents compared to tryptone since they had lower coefficients of linear effect, P ‐values (&lt; 0.02). The optimal fermentation medium components for the enhanced production of sulfide oxidase were recorded as glucose (8.98 g/L), tryptone (10.62 g/L) and yeast extract (7.3 g/L). Optimization of the medium constituents increased the experimental enzyme yield by 54 % compared to the unoptimized medium. This is the first report on the overproduction of sulfide oxidase by using response surface methodology.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,687

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations3
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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