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Enregistrement W2171334065 · doi:10.3844/ajbbsp.2006.186.194

Optimum Conditions for Measuring Dehydrogenase Activity of Aspergillus niger using TTC

2006· article· en· W2171334065 sur OpenAlexafffund
A. E. Ghaly, N. S. Mahmoud

Notice bibliographique

RevueAmerican journal of biochemistry & biotechnology/American journal of biochemistry and biotechnology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEnzyme Production and Characterization
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesKillam TrustsDalhousie UniversityNational Science Council
Mots-clésAspergillus nigerDehydrogenaseTraditional medicineBiologyChemistryFood scienceEnzymeBiochemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The suitability of the triphenyl tetrazolium chloride (TTC) for dehydrogenase activity measurement of the vegetative cells of the fungal species Aspergillus niger was investigated. The triphenyl formazan (TF) yield increased with the increases in TTC concentration, pH, temperature and incubation time within the studied ranges. The effects of individual parameters, as well as the combined effects, on the TF yield were found to follow exponential expressions. The sensitivity analysis showed that the TF yield is more sensitive to changes in temperature followed by pH, TTC concentration and incubation time. Although the rate of increase in the enzyme activity decreased gradually with the increase in temperature, no enzyme denaturation was observer below 55 ºC. The optimum TTC-test conditions for measuring the dehydrogenase activity of A. niger vegetative cells are a TTC concentration of 15 g/L, a pH of 9, a temperature of 55 ºC and an incubation time of 4 h. Although the procedure has been successfully tested with mycelia of different stages of growth, it would be interesting to test the effects of different stages of growth on TTC reduction under both aerobic and anaerobic conditions.

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)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations36
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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