Enzymatic pre‐treatment of microalgae cells for enhanced extraction of proteins
Notice bibliographique
Résumé
Crude proteins and pigments were extracted from different microalgae strains, both marine and freshwater. The effectiveness of enzymatic pre‐treatment prior to protein extraction was evaluated and compared to conventional techniques, including ultrasonication and high‐pressure water extraction. Enzymatic pre‐treatment was chosen as it could be carried out at mild shear conditions and does not subject the proteins to high temperatures, as with the ultrasonication approach. Using enzymatic pre‐treatment, the extracted proteins yields of all tested microalgae strains were approximately 0.7 mg per mg of dry cell weight. These values were comparable to those achieved using a commercial lytic kit. Ultrasonication was not very effective for proteins extraction from Chlorella sp ., and the extracted proteins yields did not exceed 0.4 mg per mg of dry cell weight. For other strains, similar yields were achieved by both treatment methods. The time‐course effect of enzymatic incubation on the proteins extraction efficiency was more evident using laccase compared to lysozyme, which suggested that the former enzyme has a slower rate of cell disruption. The crude extracted proteins were fractionated using an ion exchange resin and were analyzed by the electrophoresis technique. They were further tested for their antioxidant activity, the highest of which was about 60% from Nannochloropsis sp . The total phenolic contents in the selected strains were also determined, with Chlorella sp . showing the highest content reaching 17 mg/g. Lysozyme was also found to enhance the extraction of pigments, with Chlorella sp. showing the highest pigments contents of 16.02, 4.59 and 5.22 mg/g of chlorophyll a, chlorophyll b and total carotenoids, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».