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Enregistrement W2062627670 · doi:10.1139/cjm-46-1-72

Growth kinetics of <i>Escherichia coli</i> with galactose and several other sugars in carbon-limited chemostat culture

2000· article· en· W2062627670 sur OpenAlexvenueno aff
Urs Lendenmann, Mario Snozzi, Thomas Egli

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Metabolic Engineering and Bioproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemostatDilutionSteady state (chemistry)Growth rateSubstrate (aquarium)KineticsGalactoseBacterial growthEscherichia coliSugarChromatographyChemistryBiochemistryBiologyBacteriaThermodynamicsMathematicsEcologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kinetic models for microbial growth describe the specific growth rate (mu) as a function of the concentration of the growth-limiting nutrient (s) and a set of parameters. A typical example is the model proposed by Monod, where mu is related to s using substrate affinity (Ks) and the maximum specific growth rate (mu max). The preferred method to determine such parameters is to grow microorganisms in continuous culture and to measure the concentration of the growth-limiting substrate as a function of the dilution rate. However, owing to the lack of analytical methods to quantify sugars in the microgram per litre range, it has not been possible to investigate the growth kinetics of Escherichia coli in chemostat culture. Using an HPLC method able to determine steady-state concentrations of reducing sugars, we previously have shown that the Monod model adequately describes glucose-limited growth of E. coli ML30. This has not been confirmed for any other sugar. Therefore, we carried out a similar study with galactose and found steady-state concentrations between 18 and 840 micrograms.L-1 for dilution rates between 0.2 and 0.8.h-1, respectively. With these data the parameters of several models giving the specific growth rate as a function of the substrate concentration were estimated by nonlinear parameter estimation, and subsequently, the models were evaluated statistically. From all equations tested, the Monod model described the data best. The parameters for galactose utilisation were mu max = 0.75.h-1 and Ks = 67 micrograms.L-1. The results indicated that accurate Ks values can be estimated from a limited set of steady-state data when employing mu max measured during balanced growth in batch culture. This simplified procedure was applied for maltose, ribose, and fructose. For growth of E. coli with these sugars, mu max and Ks were for maltose 0.87.h-1, 100 micrograms.L-1; for ribose 0.57.h-1, 132 micrograms.L-1, and for fructose 0.70.h-1, 125 micrograms.L-1.

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 enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,589

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations34
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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