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Enregistrement W2728124864 · doi:10.21065/19204159.4.26

BIOSYNTHESIS OF Zn BACITRACIN BY Bacillus licheniformis UNDER SUBMERGED FERMENTATION USING WHEAT BRAN

2012· article· en· W2728124864 sur OpenAlexaboutno aff
Arifa Tahir, Hafiza Hifsa Roohi, Tahira Aziz Mughal

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Pharmacy · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEnzyme Production and Characterization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBacillus licheniformisBranBacitracinFood scienceFermentationBiosynthesisChemistryBiotechnologyMicrobiologyBiologyBiochemistryBacillus subtilisBacteriaEnzymeAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bacitracin is a potent antibiotic which is used in combination with other antimicrobial agents.Bacitracin in the form of its zinc salt is used as feed additive, growth promoter and for reduction of diseases in poultry.In the present study, twenty five bacterial strains capable of producing bacitracin were isolated from milk samples by heat shock method.Among all bacterial strains, the isolate no.21 was found to be the most potential strain; it was identified and designated as Bacillus licheniformisBCL-21.Different fermentation media were evaluated for antibiotic production under submerged fermentation in shake flasks.The medium M 1 gave higher antibiotic production (245.5 IU/ml) than M 2 (186.0IU/ml) and M 3 (202.2IU/ml).Different parameters were optimized in shake flask studies.The antibiotic production was 271.2±1.51IU/ml by using 24 h old inoculum.Inoculum size was optimized to be 6.0 % ((274.0±1.89IU/ml).The optimum pH was found to be 8.0 and bacitracin production was 245.5±0.58IU/ml.At 37 o Ctemperature, production was295.0±1.34IU/ml.Antibiotic activity was observed to be 283.9±1.43IU/mlafter 48 h of incubation.The optimum agitation speed and working volume were observed to be 150 rpm(207.0±0.85IU/ml) and 100 mL(232±1.29IU/ml) respectively.Partial purification of bacitracin from fermentation broth was successfully done by precipitation method.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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