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Enregistrement W3015869341 · doi:10.3390/app10072531

Red Light Variation an Effective Alternative to Regulate Biomass and Lipid Profiles in Phaeodactylum tricornutum

2020· article· en· W3015869341 sur OpenAlexafffund
Nikunj Sharma, Gabriel Fleurent, Fatima Awwad, Michael Cheng, Fatma Meddeb‐Mouelhi, Suzanne M. Budge, Hugo Germain, Isabel Desgagné‐Penix

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAlgal biology and biofuel production
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhaeodactylum tricornutumPolyunsaturated fatty acidPhotoinhibitionPhotosynthesisDiatomLipid metabolismFood scienceBiomass (ecology)ChemistryPhotobioreactorFucoxanthinAutotrophBiologyBotanyFatty acidBiochemistryAlgaePhotosystem IIEcologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine water diatom Phaeodactylum tricornutum is a photosynthetic organism that is known to respond to the changing light environment and adapt to different temperatures to prevent photoinhibition and maintain its metabolic functions. The objective of the present study was to test whether light shift variations in different growth phases impact the growth and lipid metabolism of P. tricornutum. Thus, we investigated R exposure in different growth phases to find the most effective light shift condition. The results showed that substituting white light (W) by red light (R) under autotrophic conditions, a condition called red shift (RS), increased biomass and lipid content compared to levels found under continuous W or R exposure alone. We observed an increase by 2-fold biomass and 2.3-fold lipid content in RS as compared to W. No significant change was observed in the morphology of lipid droplets, but the fatty acid (FA) composition was altered. Specifically, polyunsaturated FAs were increased, whereas monounsaturated FAs decreased in P. tricornutum grown in RS compared to W control. Therefore, we propose that a light shift during the beginning of the stationary phase is a low-cost cultivation strategy to boost the total biomass and lipids in P. tricornutum.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,340

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, 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

Citations42
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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