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Enregistrement W2104158570 · doi:10.1071/ch09112

Immobilized Whole Cells as Effective Catalysts for Chiral Alcohol Production

2009· article· en· W2104158570 sur OpenAlexfundno aff
Jeck Fei Ng, Stephan Jaenicke

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of Chemistry · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Metabolic Engineering and Bioproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésBiocatalysisChemistryCatalysisAlcohol dehydrogenaseEnantiomeric excessContinuous stirred-tank reactorBioreactorEscherichia coliBatch reactorFermentationAlcoholChromatographyOrganic chemistryEnantioselective synthesisBiochemistryReaction mechanism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recombinant Escherichia coli overexpressing the gene LbADH, which encodes for an alcohol dehydrogenase from Lactobacillus brevis, was successfully transformed and cultured. The cells are able to catalyze the reduction of pro-chiral ketones, e.g. ethyl acetoacetate into R-(–)ethyl hydroxybutyrate (EHB) with high conversion and enantiomeric excess >99%. Immobilizing the whole cells in alginate beads leads to a catalyst with improved stability and ease of handling while maintaining the high activity of the free cells. The whole-cell catalyst was tested in a stirred batch reactor (CSTR) and in a continuously operated packed-bed reactor. An Mg2+ concentration of 2 mM was crucial for maintaining the activity of the biocatalyst. After a partial optimization of the process conditions, a productivity of 1.4 gEHB gwcw–1 h–1 could be maintained in a continuous flow reactor over a prolonged period of time.

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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,576

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 GPT0,256
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations11
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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