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Enregistrement W2042248377 · doi:10.1139/w02-108

The improvement of lipase secretion and stability by addition of inert compounds into<i>Acinetobacter calcoaceticus</i>cultures

2002· article· en· W2042248377 sur OpenAlexvenueno aff
Daniela A Martinez, B.C. Nudel

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEnzyme Catalysis and Immobilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad de Buenos AiresUniversiteit van Amsterdam
Mots-clésLipaseAcinetobacter calcoaceticusCyclodextrinGum arabicChemistryTriacylglycerol lipaseYield (engineering)EnzymeChromatographyBiochemistryAcinetobacterFood scienceMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acinetobacter calcoaceticus BD413 produces variable amounts of an exocellular lipase that becomes rapidly inactivated upon secretion. To achieve high yield and protect the enzyme, we assayed the addition of several inert compounds to cell-free supernatants, cell fractions, and whole cultures. Glass beads, poly(ethylene glycol) 600, Triton X-100, saccharose, gum arabic, and beta-cyclodextrin were among the compounds tested. beta-Cyclodextrin and gum arabic (and saccharose to a lesser extent) were effective enzyme stabilizers in cell-free supernatants, while gum arabic, glass beads, and Triton X-100 improved lipase secretion from cells, and, therefore, total lipase yield (30-50%, according to the additive). In whole cultures, beta-cyclodextrin was the most effective additive, particularly in combination with glass beads or gum arabic. Indeed, cultures containing beta-cyclodextrin plus gum arabic were able to maintain 95% (+/- 1.5%) of the initial lipase activity for more than 16 h, while control cultures with no additives maintained only 10% (+/- 4%) of the enzyme activity after the same period. In conclusion, the addition of inert compounds in cultures may be considered a useful approach for achieving increased yield and lipase stabilization, amenable for downstream processing.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations17
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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