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Enregistrement W2046738633 · doi:10.1002/btpr.1675

A dynamic metabolic flux balance based model of fed‐batch fermentation of <i>bordetella pertussis</i>

2012· article· en· W2046738633 sur OpenAlexaff
Hector Budman, Nilesh P. Patel, Melih Tamer, Walid Al‐Gherwi

Notice bibliographique

RevueBiotechnology Progress · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Metabolic Engineering and Bioproduction
Établissements canadiensSanofi (Canada)University of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBordetella pertussisBioreactorFermentationCalibrationFlux balance analysisFlux (metallurgy)Biomass (ecology)Metabolic flux analysisBiological systemMaximizationChemistryEnvironmental scienceBiochemistryBiologyMetabolismMathematicsStatisticsBotanyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A mathematical model based on a dynamic metabolic flux balance (DMFB) is developed for a process of fed-batch fermentation of Bordetella pertussis. The model is based on the maximization of growth rate at each time interval subject to stoichiometric constraints. The model is calibrated and verified with experimental data obtained in two different bioreactor experimental systems. It was found that the model calibration was mostly sensitive to the consumption or production rates of tyrosine and, for high supplementation rates, to the consumption rate of glutamate. Following this calibration the model correctly predicts biomass and by-products concentrations for different supplementation rates. Comparisons of model predictions to oxygen uptake and carbon emission rates measurements indicate that the TCA cycle is fully functional.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,551

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations14
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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