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Enregistrement W3190160350 · doi:10.29169/1927-5951.2019.09.05.3

Manipulation of Environmental Stress Towards Lutein Production in Chlorella fusca Cell Culture

2019· article· en· W3190160350 sur OpenAlexvenueno aff
Rashidi Othman, Norazian Mohd Hassan, Ainaa Eliah Abu Bakar, Nur Hidayah Noh, Nurrulhidayah Ahmad Fadzillah, Noraini Mahmad

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy and Nutrition Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAlgal biology and biofuel production
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarotenoidLuteinPhytoene desaturasePhytoene synthaseXanthophyllBiochemistryBiologyGreen algaeAlgaeBotanyFood scienceChemistryBiosynthesisLycopeneEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

All carotenoids originate from a single, common precursor, phytoene. The colour of carotenoids is determinedby desaturation, isomerization, cyclization, hydroxylation and epoxidation of the 40-carbon phytoene. The conjugated double-bond structure and nature of end ring groups confer on the carotenoids properties such as colour and antioxidant activity. Algae may become major sources of carotenoids but the extent of environmental stress and genetic influences on algae carotenoid biosynthesis are poorly understood. Carotenoid biosynthesis can be influenced by many aspects and is liable to geometric isomerization with the existence of oxygen, light and heat which affect the colour degradation and oxidation. Therefore, in this study carotenoid biogenesis is investigated in cell culture of Chlorella fusca as a potential model system for rapid initiation, and extraction of carotenoids by providing stringent control of genetic, developmental and environmental factors. The value of this experimental system for investigating key factors controlling the carotenoid accumulation is then tested by assessing the effects of environmental variables, such as drought stress, light intensity, nutrient strength and media formulation on carotenoid accumulation. Our findings revealed that the conversion of violaxanthin to lutein is due to irradiance stress condition, nutrient strength as well as drought stress. As a result, manipulation of environmental variables will up-regulate lutein concentration. This reaction will restrict the supply of precursors for ABA biosynthesis and the algae cell culture responds by increasing carotenogenic metabolic flux to compensate for this restriction. In conclusion, selecting the appropriate algae species for the appropriate environmental conditions is not only important for yield production, but also for nutritional value quality of carotenoid.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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