Endophytic Fungi from Aegle marmelos Plant: A Potent and Innovative Platform for Enhanced Cellulolytic Enzyme Production
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Fungi have a prominent status in fermentation for the production of different bio-products. Endophytic fungi isolated from medicinal plants are particularly formidable in their adaptability to solid state fermentation as an extension of its natural habitat and are also a potent source of broad-spectrum cellulolytic enzymes. We report for the first time the use of endophytic fungus isolated from Aegle marmelos for enhanced cellulolytic enzymes production from groundnut shell (GNS) as substrate. ImageJ software identified Trichoderma harzianum as an endophytic fungus having maximum radial growth rate. A systematic comparison of the endophytic fungus with Aspergillus oryzae, under solid state fermentation (SSF) and submerged fermentation (SmF) conditions was performed and enhanced cellulase production was observed by the endophytic fungus (4.27 FPU/ml) under SSF environment compared to SmF (2.35 FPU/ml). A comprehensive understanding of the systemic breakdown in the structural integrity of the biomass has been achieved using a synergy of enzyme assay protocols, spectral and thermal based techniques. The use of endophytic fungi in SSF systems in our study lays the basis for the production of other industrially important enzymes. The present study opens the door for the synergistic use of endophytic and epiphytic fungi for the production of cellulolytic enzyme.
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.
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle