Elucidating the effect of impurities present in different crude glycerol sources on lipid and citric acid production by <i>Yarrowia lipolytica</i><scp>SKY7</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Crude glycerol is an industrial by‐product of biodiesel producing companies and requires a high cost for purification. In fact, it is a good carbon source and can be used for lipid production from oleaginous microbes. However, crude glycerol has several impurities that may impact the cellular metabolism for lipid production. RESULTS In this study, crude glycerol from different sources was employed for lipid production and the effect of its impurities on the biomass and lipid production was investigated on Yarrowia lipolytica SKY7, which is a well‐known yeast for lipid and citric acid production. Growth inhibition was observed in BIOCARDEL, BIOLIQ, and ROTHSAY glycerol when compared with pure glycerol. This was due to high sodium concentrations in BIOCARDEL, high potassium concentrations in BIOLIQ, and high sulphur concentrations in ROTHSAY glycerol. Among three crude glycerol sources, the highest lipid concentration (14.78 g L−1) was obtained using BIOCARDEL glycerol at 96 h. However, the higher citric acid concentrations of 18.70 g L−1 in ROTHSAY glycerol and 12.00 g L−1 in BIOLIQ were obtained at 96 h when compared with 8.30 g L−1 in BIOCARDEL glycerol. CONCLUSION A high potassium and sulphur concentration in glycerol medium inhibits cell growth and lipid production in Yarrowia lipolytica SKY7, while it favors citric acid production. © 2020 Society of Chemical Industry
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».