Optimization of medium‐chain‐length polyhydroxyalkanoate production by <i>Pseudomonas putida</i> KT2440 from co‐metabolism of glycerol and octanoate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, the co‐metabolism of glycerol and octanoate by Pseudomonas putida KT2440 significantly increased the production of medium‐chain‐length polyhydroxyalkanoate (mcl‐PHA). This was achieved through optimization of various parameters such as substrate concentration, nitrogen concentration, and other mixing conditions related to dissolved oxygen level. Experiments were performed in shake flasks and 5 L fermenter with findings assessed through single factor analysis and response surface methodology. The optimal concentration of substrates to improve mcl‐PHA production were determined to be 40 g glycerol/L, 12.23 g octanoate/L, and 1 g (NH 4 ) 2 SO 4 /L. Indirect regulation of dissolved oxygen was achieved by controlling the mixing conditions such as the initial medium volume (50 mL) (shake flask experiment), agitation speed (500 rpm), and aeration rate (10 L/minutes) (fermenter experiment). Optimized process parameters resulted in an mcl‐PHA titer of 8.47 g/L, which was significantly higher than that observed under un‐optimized conditions (3.95 g/L). The response surface method can be efficiently used to determine the optimal level of several factors related to mcl‐PHA production.
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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 | 0,000 |
| 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 ».