Chitinolytic and Chitosanolytic Activities from Crude Cellulase Extract Produced by A. niger Grown on Apple Pomace Through Koji Fermentation
Notice bibliographique
Résumé
Enzyme extracts of cellulase [filter paper cellulase (FPase) and carboxymethyl cellulase (CMCase)], chitinase, and chitosanase produced by Aspergillus niger NRRL-567 were evaluated. The interactive effects of initial moisture and different inducers for FP cellulase and CMCase production were optimized using response surface methodology. Higher enzyme activities [FPase 79.24+/- 4.22 IU/gram fermented substrate (gfs) and CMCase 124.04+/-7.78 IU/gfs] were achieved after 48 h fermentation in solid-state medium containing apple pomace supplemented with rice husk [1% (w/w)] under optimized conditions [pH 4.5, moisture 55% (v/w), and inducers veratryl alcohol (2 mM/kg), copper sulfate (1.5 mM/kg), and lactose 2% (w/w)] (p<0.05). Koji fermentation in trays was carried out and higher enzyme activities (FPase 96.67+/-4.18 IU/gfs and CMCase 146.50+/-11.92 IU/gfs) were achieved. The nonspecific chitinase and chitosanase activities of cellulase enzyme extract were analyzed using chitin and chitosan substrates with different physicochemical characteristics, such as degree of deacetylation, molecular weight, and viscosity. Higher chitinase and chitosanase activities of 70.28+/-3.34 IU/gfs and 60.18+/-3.82 to 64.20+/-4.12 IU/gfs, respectively, were achieved. Moreover, the enzyme was stable and retained 92-94% activity even after one month. Cellulase enzyme extract obtained from A. niger with chitinolytic and chitosanolytic activities could be potentially used for making low-molecular-weight chitin and chitosan oligomers, having promising applications in biomedicine, pharmaceuticals, food, and agricultural industries, and in biocontrol formulations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».