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Enregistrement W2130372283 · doi:10.1139/w01-051

Increased phospholipid transfer protein activity in<i>Aspergillus oryzae</i>grown on various industrial phospholipid sources

2001· article· en· W2130372283 sur OpenAlexvenueno aff
Michèle Asther, Éric Record, Claudine Antona, Marcel Asther

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid metabolism and biosynthesis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhospholipidPhosphatidylcholinePhospholipid transfer proteinLecithinBiochemistryComposition (language)Food scienceChemistryFermentationAspergillus oryzaePhosphatidylinositolChromatographyBiologyMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of industrial carbon sources on phospholipid transfer protein production was investigated. Phospholipid fractions of different composition were prepared from various plant oils (i.e., soybean, rapeseed, and sunflower) according to the Lucas Meyer extraction and purification process. The effect of these fractions on phospholipid transfer protein activity of cell extracts from Aspergillus oryzae grown on medium containing these phospholipids as sole carbon source was studied. It was shown that phospholipid transfer activity was markedly increased by extracts containing a particular phospholipid composition. However, this stimulation depends mainly upon the phospholipid composition of the fraction used as fermentation substrate. Fractions enriched mainly in phosphatidylinositol (Epikuron 110), at the expense of phosphatidylcholine, were the most efficient sources for phospholipid transfer protein production by A. oryzae. Maximal phospholipid transfer activity, as well as biomass production, were increased 4.1- and 9.7-fold, respectively, when cultures were supplemented with Epikuron 110 prepared from sunflower lecithin, as compared to glucose-control cultures.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,183 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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