Effects of acetic acid and lactic acid on the growth of Saccharomyces cerevisiae in a minimal medium
Notice bibliographique
Résumé
Specific growth rates (mu) of two strains of Saccharomyces cerevisiae decreased exponentially (R2 > 0.9) as the concentrations of acetic acid or lactic acid were increased in minimal media at 30 degrees C. Moreover, the length of the lag phase of each growth curve (h) increased exponentially as increasing concentrations of acetic or lactic acid were added to the media. The minimum inhibitory concentration (MIC) of acetic acid for yeast growth was 0.6% w/v (100 mM) and that of lactic acid was 2.5% w/v (278 mM) for both strains of yeast. However, acetic acid at concentrations as low as 0.05-0.1% w/v and lactic acid at concentrations of 0.2-0.8% w/v begin to stress the yeasts as seen by reduced growth rates and decreased rates of glucose consumption and ethanol production as the concentration of acetic or lactic acid in the media was raised. In the presence of increasing acetic acid, all the glucose in the medium was eventually consumed even though the rates of consumption differed. However, this was not observed in the presence of increasing lactic acid where glucose consumption was extremely protracted even at a concentration of 0.6% w/v (66 mM). A response surface central composite design was used to evaluate the interaction between acetic and lactic acids on the specific growth rate of both yeast strains at 30 degrees C. The data were analysed using the General Linear Models (GLM) procedure. From the analysis, the interaction between acetic acid and lactic acid was statistically significant (P < or = 0.001), i.e., the inhibitory effect of the two acids present together in a medium is highly synergistic.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».