MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2017315177 · doi:10.1080/08905430701410597

Optimization of Citric Acid Production from a New Strain and Mutant of<i>Aspergillus niger</i>Using Solid State Fermentation

2007· article· en· W2017315177 sur OpenAlexaff
Faiez Alani, Murray Moo‐Young, William A. Anderson, Zakaria Bataine

Notice bibliographique

RevueFood Biotechnology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitric acidAspergillus nigerFermentationStrain (injury)Solid-state fermentationFood scienceMutantChemistryBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new strain of Aspergillus niger isolated from soil and its mutant were used for citric acid production from carob under solid-state fermentation conditions. The parental strain produced 30 g/kg citric acid, while the mutant G4, selected after four rounds of gamma ray irradiation, produced 60 g/kg. Maximum citric acid production was obtained after 7 days of incubation, as the acid production was 34 and 64 g/kg for parental and mutant strains, respectively. The addition of 2% methanol increased citric acid production from the parental strain to 42 and the mutant G4 to 65 g/kg. Trace elements, namely Cu, Fe, and Zn, promoted the production of citric acid as the acid production from the parental strain increased to 46 g/kg and for mutant G4 increased to 73 g/kg after their addition. The optimum spore inoculum concentration for acid production was 107 ml−1, and the optimum pH was 5 for both parental and mutant strains.

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)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations4
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFood BiotechnologyMême sujetBiofuel production and bioconversionTravaux en français237 207