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Enregistrement W2032313288 · doi:10.1080/02652040701776620

Microencapsulation of a recombinant aminopeptidase (PepN) from<b><i>Lactobacillus rhamnosus</i></b>S93 in chitosan-coated alginate beads

2008· article· en· W2032313288 sur OpenAlexaff
Sorayya Azarnia, Byong H. Lee, Normand Robert, Claude P. Champagne

Notice bibliographique

RevueJournal of Microencapsulation · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEnzyme Catalysis and Immobilization
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaMcGill UniversitySte. Anne's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChitosanLactobacillus rhamnosusNuclear chemistryChemistryDissolutionPolymerBeadMaterials scienceControlled releaseChromatographyLactobacillusFood scienceBiochemistryOrganic chemistryNanotechnologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A recombinant aminopeptidase (90 kDa) of Lactobacillus rhamnosus S93 produced by E. coli was encapsulated in alginate or chitosan-treated alginate beads prepared by an extrusion method. This study investigated the effects of alginate, CaCl2, chitosan concentrations, hardening time, pH and alginate/enzyme ratios on the encapsulation efficiency (EE) and the enzyme release (ER). Chitosan in the gelling solution significantly increased the EE from 30.2% (control) to 88.6% (coated). This polycationic polymer retarded the ER from beads during their dissolution in release buffer. An increase in alginate and chitosan concentrations led to greater EE and lesser ER from the beads. The greatest EE was observed in a pH 5.4 solution (chitosan-CaCl2) during bead formation. Increasing the CaCl2 concentration over 0.1 M neither affected the EE nor the ER. Increasing hardening time beyond 10 min led to a decrease in EE and the alginate:enzyme ratio (3 : 1) was optimal to prevent the ER.

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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations21
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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