Multi-Scale Biosurfactant Production by Bacillus subtilis Using Tuna Fish Waste as Substrate
Notice bibliographique
Résumé
As one of the most effective biosurfactants reported to date, lipopeptides exhibit attractive surface and biological activities and have the great potential to serve as biocatalysts. Low yield, high cost of production, and purification hinder the large-scale applications of lipopeptides. Utilization of waste materials as low-cost substrates for the growth of biosurfactant producers has emerged as a feasible solution for economical biosurfactant production. In this study, fish peptone was generated through enzyme hydrolyzation of smashed tuna (Katsuwonus pelamis). Biosurfactant (mainly surfactin) production by Bacillus subtilis ATCC 21332 was further evaluated and optimized using the generated fish peptone as a comprehensive substrate. The optimized production conduction was continuously assessed in a 7 L batch-scale and 100 L pilot-scale fermenter, exploring the possibility for a large-scale surfactin production. The results showed that Bacillus subtilis ATCC 21332 could effectively use the fish waste peptones for surfactin production. The highest surfactin productivity achieved in the pilot-scale experiments was 274 mg/L. The experimental results shed light on the further production of surfactins at scales using fish wastes as an economical substrate.
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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 | 0,001 |
| 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 ».