Lyoprotection and stabilization of laccase extract from Coriolus hirsutus, using selected additives
Notice bibliographique
Résumé
The development of stable lyophilized laccase, obtained from Coriolus hirsutus, using a wide range of temperature treatments and storage conditions, was investigated. Using selected lyoprotectants, including, dextran 6 kDa, sucrose and a mixture of sodium benzoate, potassium sorbate and sorbitol (BKSS) (1.5:1.0:98.5; w/w/w) resulted by 2.4, 1.4 and 1.8-fold increase in laccase activity after lyophilization as compared to the fresh enzyme, respectively, whereas the addition of mannitol preserved 98.2% of its activity. Using 2.5% (w/v) dextran (15–25 kDa) or mannitol appeared to be the most appropriate lyoprotectants for the laccase activity. The laccase stability of the lyophilized enzymatic extract was greatly enhanced with the presence of mannitol, with 96.2, 38.9 and 24.7% of residual activity after 4 weeks of storage at − 80, 4 and 25 °C, respectively. The inactivation constant (kinactivation) value and the amount required to decrease 50% of the laccase activity (C1/2) showed that Carbowax® polyethylene glycol (PEG)-8000 was the most appropriate additive for laccase activity, followed by glycerol and CuSO4. When the enzymatic extract was incubated at 50 °C in the presence of either CuSO4, PEG-8000 or glycerol, the time required to decrease 50% of the laccase initial activity (t50), were 52.9, 54.6, 50.2 h, respectively, as compared to that of the control trial of 38.9 h.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».