Optimization of citric acid production by Aspergillus niger : NRRL 567 in various fermentation systems
Notice bibliographique
Résumé
Among the various fungal strains screened for citric acid production, Aspergillus niger is known to produce considerable amounts of citric acid and other organic acids when cultivated in carbohydrate-rich medium in solid substrate fermentation (SSF). Since A. niger on a solid substrate grows under conditions similar to the natural habitat, SSF is ideal to cultivate A. niger for the purpose of producing citric acid. An initial optimization (study 1) was conducted in batch type fermentation experiments using peat moss supplemented with glucose to simulate an organic waste. The effects of various nutrients (glucose, (NH4)2SO 4, KH2PO4 and NaCl), fermentation parameters (moisture content, temperature, inoculum density, composition of solid substrate and particle size) and of initial level of potential stimulators (ethanol, methanol, phytate and surfactant) were evaluated with respect to citric acid production by A. niger grown on damp peat moss. In these experiments, optimization using a traditional 'one-factor-at-a-time' method was applied to determine key factor ranges for the production of citric acid. When the fermentation was carried out using the final optimal conditions. This allowed for a 50-fold increase in citric acid production compared to the production of citric acid by A. niger grown on peat moss supplemented with 100 g glucose/kg DPM. A second set of experiments (study 2) was conducted to optimize fermentation conditions for citric acid production in a column bioreactor. A. niger NRRL 567 grown on damp peat moss was held within a column bioreactor and periodically irrigated with a glucose-rich solution simulating field conditions. Three variables including aeration, thickness of solid substrate bed and incubation temperature were optimized using a 23 full factorial design (FFD). Under optimum, the total citric acid production and yield were 120.6 g/kg DPM and 18.5% respectively. A third experiment (study 3) compared the production of citric acid by A. niger in submerged fermentation using cheese whey, as opposed to batch and semi-continuous fermentation using peat moss. Various fermentation conditions such as nutrients (glucose, (NH4)2SO 4 and KH2PO4), stimulators (methanol, olive oil and phytate) and fermentation parameters (pH, fermentation time and inoculum density) were optimized using a central composite design (CCD). Citric acid production improved citric acid production by a factor of 13.3 when compared to the production of citric acid by A. niger NRRL 567 using whey-based medium (50 g/l) alone. As compared to submerged and semi-continuous fermentation, Batch type SSF could take higher levels of initial glucose and produce the high concentration of citric acid within a shorter period of time. Thus, SSF may be considered to be better technique than submerged fermentation, if main disadvantage like non-homogeneous fermentation conditions could be overcome.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».