Screening, Production and Optimization of L-Asparaginase From Soil Bacteria Isolated in Ibadan, South-western Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
L-Asparaginase producing bacteria were isolated from soil samples under optimum conditions using submerged fermentation. Their abilities to produce asparaginase at different pH, temperature, incubation temperature, utilization of different carbon and nitrogen sources as well as their specific conditions for optimal activity were also investigated. Streptococcus spp. D1, Bacillus polymyxa and Streptococcus spp. D2 showed optimum asparaginase production at pH 8 with activities of 11.6 U/ml, 8.8 U/ml and 7.9 U/ml respectively. The pH 7 was observed as optimum pH for Bacillus firmus (8.8 U/ml) while optimum pH 6 was observed for Bacillus circulans and Paenibacillus validus. Maximum L-asparaginase productivity was attained at a temperature of 45°Cby Bacillus firmus, Streptococcus sp. D1 and Bacillus circulans with activity of 4.6 U/ml, 5.6 U/ml and 3.8 U/ml respectively while 35°C incubation temperature was optimum for Paenibacillus validus and Bacillus polymyxa with enzyme activity of 6.2 U/ml and 6.1 U/ml respectively. Mannitol supported the maximum asparaginase production of Bacillus circulans, Streptococcus sp. D2 and Bacillus polymyxa while maltose was observed as the best carbon source for Streptococcus sp. D1 and Bacillus firmus; and sucrose for Paenibacillus validus. The optimum nitrogen source was casein for Bacillus circulans (7.57 U/ml) and Streptococcus spp. D1 (6.19 U/ml), Yeast extract for Bacillus polymyxa (7.037 U/ml)and Bacillus firmus(5.368 U/ml) while NaNO3 supported optimum L-asparaginase production for Streptococcus sp. D2 (6.006 U/ml) and Paenibacillus validus (4.754 U/ml). At optimum conditions, Bacillus polymyxa had the highest (4.835 U/ml) while Bacillus circulans had the least (2.981 U/ml) asparaginase activity. In all, the bacterial isolates prefers slightly alkaline to alkaline medium (pH 6-8) for optimum asparaginase production.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».