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Enregistrement W2008497254 · doi:10.1111/j.1365-2672.2004.02190.x

Carbon and nitrogen sources modulate lipase production in the yeast Yarrowia lipolytica

2004· article· en· W2008497254 sur OpenAlexfundno aff
Patrick Fickers, Jean‐Marc Nicaud, C. Gaillardin, Jean-Pierre Destain, Philippe Thonart

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Microbiology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Metabolic Engineering and Bioproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut national de la recherche scientifique
Mots-clésYarrowiaLipaseOleic acidBiochemistryYeastExtracellularBiologyChemistryEnzymeFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: To analyse the influence of nitrogen and carbon sources on extracellular lipase production by Yarrowia lipolytica-overproducing mutant in order to optimize its production in large-scale bioreactors. METHODS AND RESULTS: The level of lipase production and LIP2 induction, measured using an LIP2-LacZ reporter gene, were compared for different carbon and nitrogen sources and for different concentrations. The localization of the enzyme during growth was also determined by Western blotting analysis using a six-histidine-tagged lipase. SIGNIFICANCE AND IMPACT OF THE STUDY: Tryptone N1 and oleic acid are the most suitable nitrogen and carbon sources for the production of the extracellular lipase by the Y. lipolytica mutant. Higher levels of lipase production were obtained as the tryptone concentration increased in the culture medium. Such a positive correlation was not observed with oleic acid media where the highest lipolytic productivities were obtained in the presence of low concentration. We also demonstrate that in the presence of oleic acid, lipase is cell-bound during the growth phase before being released in the media. CONCLUSIONS: This work provides a better understanding of the mechanism controlling LIP2 expression and, thus, extracellular lipase production in the yeast Y. lipolytica.

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)0,000
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations135
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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