Fed‐batch optimization of α‐amylase and protease‐producing <i>Bacillus subtilis</i> using Markov chain methods
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A stoichiometry-based model for the fed-batch culture of the recombinant bacterium Bacillus subtilis ATCC 6051a, producing extracellular alpha-amylase as a desirable product and proteases as undesirable products, was developed and verified. The model was then used for optimizing the feeding schedule in fed-batch culture. To handle higher-order model equations (14 state variables), an optimization methodology for the dual-enzyme system is proposed by integrating Pontryagin's optimum principle with fermentation measurements. Markov chain Monte Carlo (MCMC) procedures were appropriate for model parameter and decision variable estimation by using a priori parameter distributions reflecting the experimental results. Using a simplified Metropolis-Hastings algorithm, the specific productivity of alpha-amylase was maximized and the optimum path was confirmed by experimentation. The optimization process predicted a further 14% improvement of alpha-amylase productivity that could not be realized because of the onset of sporulation. Among the decision variables, the switching time from batch to fed-batch operation (t(s)) was the most sensitive decision variable.
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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 découle