Application of reactive extraction for the separation of pseudomonic acids: Influencing factors, interfacial mechanism, and process modelling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mupirocin (a mixture of A, B, C, and D pseudomonic acids—four complex, similar structures) is an antibiotic belonging to the monocarboxylic acid class, used to cure infections caused by bacteria (Gram‐positive), especially methicillin‐resistant Staphylococcus aureus (MRSA). Its biotechnological production and separation need constant attention, as improving antibiotics is important in the pharmaceutical industry. This is the first study regarding pseudomonic acids separation through reactive extraction; the experiments were focused on finding a proper combination of extractant and diluent for optimization of the separation yield. The pH influence (4–9) and extractant (TOA and Amberlite LA‐2, 5–20 g/L) concentration dissolved in n‐heptane (green solvent) have been analyzed, obtaining the maximum extraction yield (88.78%) at pH 4, 20 g/L extractant, and 10% octanol added to the organic solvent. The addition of the phase modifier, 1‐octanol, improved the extraction yield by 2.6 times for Pseudomonic acid A due to interactions of formed complexes with the phase modifier that improves its solubility. The experimental results for determining the mechanism of the interfacial reaction showed that, regardless of the pH value and solvent polarity (modified by the addition of 1‐octanol), only one molecule of Pseudomonic acid A and extractant react at the aqueous‐organic interface. In addition, the system was modelled and optimized with a methodology combining artificial neural networks (ANN) and differential evolution.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».