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Enregistrement W3182080136 · doi:10.1002/cjce.24254

Biosurfactant production by native marine bacteria ( <scp> <i>Acinetobacter calcoaceticus</i> </scp>   <scp>P1‐1A</scp> ) using waste carbon sources: Impact of process conditions

2021· article· en· W3182080136 sur OpenAlexaffvenue
Bahareh Moshtagh, Kelly Hawboldt, Baiyu Zhang

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial bioremediation and biosurfactants
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcinetobacter calcoaceticusPulp and paper industryResponse surface methodologyEnvironmental scienceCarbon fibersWaste managementChemistryFood scienceBacteriaMaterials scienceBiologyChromatographyAcinetobacterEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The high cost of biosurfactant production is an obstacle for widespread commercial applications. Cost‐effective generation of biosurfactants could be achieved using industrial wastes and by‐products as substrates and tailoring cultural conditions. In this work, waste streams including refined waste cooking oil and crude glycerol were compared to each other and to commercial carbon sources. Based on this assessment, the waste cooking oil was selected for further studies. A response surface methodology (RSM) was then used to study biosurfactant production by Acinetobacter calcoaceticus P1‐1A strain (a strain indigenous to the North Atlantic Ocean) using the refined waste cooking oil as the sole carbon source. The concentrations of carbon, nitrogen, and NaCl, as well as the initial pH and temperature were varied. The emulsification index was measured as the response. The cultural conditions to reach the maximum emulsification index (68.17%) were 0.0435 v/v (4.35 vol.%) refined waste cooking oil, 6.5 g/L ammonium sulphate, 13.5 g/L NaCl, initial pH of 7.7, and temperature of 34.8°C. The experimental validation of the predicted response under optimum conditions was performed with 862 mg/L of the biosurfactant product generated. The product showed high thermal, pH, and salinity stability. The use of this indigenous bacteria combined with the use of a no‐cost carbon source from waste has the potential to not only reduce costs associated with biosurfactant production but also to produce a biosurfactant better suited to treat oil spills in the harsh environment of the North Atlantic and other cold waters.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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