Scaling-up production of plant endophytes in bioreactors: concepts, challenges and perspectives
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The benefit of microorganisms to humans, animals, insects and plants is increasingly recognized, with intensified microbial endophytes research indicative of this realization. In the agriculture industry, the benefits are tremendous to move towards sustainable crop production and minimize or circumvent the use of chemical fertilizers and pesticides. The research leading to the identification of potential plant endophytes is long and arduous and for many researchers the challenge is ultimately in scale-up production. While many of the larger agriculture and food industries have their own scale-up and manufacturing facilities, for many in academia and start-up companies the next steps towards production have been a stumbling block due to lack of information and understanding of the processes involved in scale-up fermentation. This review provides an overview of the fermentation process from shake flask cultures to scale-up and the manufacturing steps involved such as process development optimization (PDO), process hazard analysis (PHA), pre-, in- and post-production (PIP) challenges and finally the preparation of a technology transfer package (TTP) to transition the PDO to manufacturing. The focus is on submerged liquid fermentation (SLF) and plant endophytes production by providing original examples of fungal and bacterial endophytes, plant growth promoting Penicillium sp. and Streptomyces sp. bioinoculants, respectively. We also discuss the concepts, challenges and future perspectives of the scale-up microbial endophyte process technology based on the industrial and biosafety research platform for advancing a massive production of next-generation biologicals in bioreactors.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découle