Development of emulsion from rhizobial fermented starch industry wastewater for application as <i>Medicago sativa</i> seed coat
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Starch industry wastewater was efficiently employed for the production of Sinorhizobium meliloti and the concentrated culture was used for the development of a biofertilizer formulation. Tween‐80 (0.02 g/L) acted as the best emulsifier for a Sinorhizobium –canola oil emulsion. The stability of the emulsion and survival of the organism was enhanced by supplementation of xanthan gum at pH 8. The refrigerated condition was most favorable for stability and survival of the microorganism. The survival of microorganism at 4±1°C was 2.78×10 10 and 2.01×10 10 CFU (colony forming unit)/mL on storage for 1 and 2 months, respectively. The values were higher than the prescribed cell count (×10 3 CFU/mL) for field application. At 40°C, the survival of bacteria reduced from 3×10 10 CFU/mL to 8.1×10 9 and 8.8×10 6 CFU/mL in 1 and 2 months, respectively. Emulsion‐coated seed was incubated at different temperatures and a cell count of 10 5 CFU/seed was observed after 2 months of storage at 4°C, which was equal to the highest level of the described requirement (10 3 –10 5 CFU/seed). Emulsion supplemented with xanthan gum improved the shelf‐life under optimized conditions ( Sinorhizobium concentrate – canola oil (1:1) emulsion with 0.02 g/L Tween‐80; storage at pH 8 and temperature 4±1°C) and this emulsion with the required cell count and prolonged viability was used for the pre‐inoculation of seed or for in situ soil application.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».