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Enregistrement W2140999036 · doi:10.1002/cjce.20163

Optimization of α‐amylase production in solid substrate fermentation

2009· article· en· W2140999036 sur OpenAlexvenueno aff
Muhammet Şaban Tanyıldızı, Veyis Selen, Dursun Özer

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEnzyme Production and Characterization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCentral composite designResponse surface methodologyFermentationAmylaseYeast extractSubstrate (aquarium)ChemistryFood scienceMathematicsBiological systemChromatographyBiochemistryEnzymeBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Response surface methodology (RSM) was used to optimize the medium components of α‐amylase production using solid substrate fermentation (SSF). Hazelnut cake (HC), peptone, yeast extract (YE), and (NH4)2SO4 were selected as independent variables for optimization. Central composite design (CCD) was used in design experiments and analysis results. This procedure limited the number of actual experiments performed while allowing possible interactions between the independent variables. By using CCD, 30 experiments were performed for determining the interaction of independent variables and optimization of fermentation medium. The P‐value of the coefficient of linear effect of (NH4)2SO4 concentrations, which was obtained as 0.0001 has shown that this parameter has the greatest effect on the production of α‐amylase. Model F‐value (5.62) implies that the model is significant. The highest α‐amylase activity (4895 IU) was measured when the HC, peptone, YE, and (NH4)2SO4 concentrations in the medium were 22.62, 5.20, 1.62, and 6.81 g L−1, respectively.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 GPT0,206
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations7
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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