Quorum sensing involvement in response surface methodology for optimisation of sclerotiorin production by Penicillium sclerotiorum in shaken flasks and bioreactors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Sclerotiorin, an azaphilone produced by some filamentous fungi including Penicillium sclerotiorum , is a pigment with variety of biological activities including lipoxygenase inhibition, reduction of cholesterol levels, and anti-cancer properties. Sclerotiorin has potential use in pharmaceutical as well as food industries. In this context, the purpose of this study was to provide a simple and robust procedure for optimised production of sclerotiorin by P. sclerotiorum using a central composite design developed through response surface methodology (RSM) and to identify the molecule(s) involved in the signalling mechanism in P. sclerotiorum . Methods The optimisation of sclerotiorin production was carried out using RSM in shaken flasks and the obtained results were then replicated using a 2-L stirred tank bioreactor. Penicillium sclerotiorum ethyl acetate culture extract was analysed using thin layer chromatography (TLC) and potential signalling molecules were identified using Gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS). Results The experimental studies suggested an increase in the sclerotiorin production by 2.1-fold and 2.2-fold in shaken flasks and stirred tank bioreactors respectively. Further analysis of P. sclerotiorum ethyl acetate culture extract reported the presence of ricinoleic acid, an oxylipin, belonging to a family of signalling molecules tentatively involved in the enhancement of sclerotiorin production. Conclusion This paper has highlighted the positive effect of the optimal supplementation of P. sclerotiorum culture extracts for enhanced production of sclerotiorin. It has also examined potential molecules involved in the signalling mechanism in P. sclerotiorum culture extract for the overproduction of sclerotiorin.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».