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Enregistrement W2565177128 · doi:10.1515/ijcre-2015-0055

Statistical Medium Optimization for the Increased Production of Recombinant Phytase in the Fed-Batch Cultivation of <i>Pichia pastoris</i>

2015· article· en· W2565177128 sur OpenAlexaff
Gabriel Potvin, Zhi Li, Zisheng Zhang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Chemical Reactor Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePhytase and its Applications
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPichia pastorisPhytaseChemistryRecombinant DNAComposition (language)BioreactorChromatographyPotassiumFood scienceBiochemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Using a 20-run central composite design, standard Basal Salt Media (BSM) was optimized for the production of recombinant phytase by Pichia pastoris in bioreactor-based fed-batch cultivations using glucose as the carbon source. The phytase activity in the supernatant of the cultures at the end of 48-hour runs was modeled as a function of the medium composition, and this model was successfully validated. Using Inductively Coupled Plasma spectroscopy (ICP), residual elements were quantified in the cultivation broth at the end of each run to confirm that differences in final cell density and enzyme activity were not due to nutrient depletion, but indeed associated with the variations in medium composition. The optimized media contains significantly lower concentration of the potassium and magnesium sources (28.7 g/l KH 2 PO 4 and 4.8 g/l MgSO 4 ·7H 2 O respectively), as well as a reduced concentration of trace salts, and based on experimental results, significantly outperforms standard media in terms of recombinant product yields under the same 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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations8
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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