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Enregistrement W2273452795 · doi:10.22099/iar.2015.3100

Utilization of date syrup as a substrate for carotenoid production by Rhodotorula glutinis

2015· article· en· W2273452795 sur OpenAlexaff
Marzieh Moosavi‐Nasab, Elaheh Abedi

Notice bibliographique

RevueIran agricultural research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueDate Palm Research Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarotenoidFermentationRhodotorulaFood scienceYeastYeast extractBiomass (ecology)BotanyChemistrySubstrate (aquarium)BiologyBiochemistryAgronomyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The potential use of date syrup, for the production of carotenoids by Rhodotorula glutinisin batch fermentation process, was investigated during 7 days. The results revealed that carbon (glucose or date syrup) and nitrogen sources [yeast extract, (NH4)2SO4 and NH4NO3] had a significant influence on biomass and carotenoid production. Maximum yield of total carotenoid production (7.94 mg/L) with carotene content (2040 μg/g) and biomass (3.90 g/L) was obtained from R. glutinis after 7 days of fermentation in a substrate containing date syrup and yeast extract. The highest biomass (8.03 g/L) was obtained in the culture containing glucose and yeast extract, while the total carotenoid content of 6.72 mg/L with 836.86 μg/g carotene was produced in this medium. Significant differences were observed when comparing the average biomass and total carotenoid productions in different cultures and fermentation times. Our results demonstrated that date syrup (from low quality dates), as aby-product at a lower price, could be profitably used as a suitable carbon source for carotenoid production by R. glutinis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,372
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,045 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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