Lipid and β-Carotene Production by Rhodosporidium diobovatum Cultured with Different Carbon to Nitrogen Ratios
Notice bibliographique
Résumé
Background: In food industry, carotenoids are used as food colorants conferring yellow to red color. This research was designed to study on lipid and β-carotene production by Rhodosporidium diobovatum cultured with different Carbon to Nitrogen (C/N) ratios. Methods: R. diobovatum was cultured in a medium containing 40 g/l glucose (as the carbon source) and different C/N ratios (20, 50, and 80), which were established by adding different amounts of (NH4)2SO4 (3.78, 1.51, and 0.94 g/l) as the source of nitrogen. High performance liquid chromatography, gas chromatography, and microplate reader were used to determine the glucose concentration, lipid production, and β-carotene concentration, respectively. Data were analyzed using IBM SPSS statistics (v. 24). Results: Cultures with a C/N ratio of 50 produced the greatest amount of lipids during 120 h pi. However, lipid synthesis in the first 48 h pi was very low for all three C/N ratios. Analyses of the lipid composition revealed that oleic acid and linoleic acid were the dominant (60%) fatty acids. Cultures with a C/N ratio of 50 also produced the greatest amount of β-carotene. Conclusion: R. diobovatum in the C/N of 50 culture medium resulted in greater concentrations of lipid and β-carotene. Defining the optimum C/N ratio will enable development of optimized bioprocess engineering parameters
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».