Influence of Sulphate Nutrition on Growth Performance and Antioxidant Enzymes Activities of Spirulina platensis
Notice bibliographique
Résumé
The growth of Spirulina platensis is dependent on culture conditions. This study has established adequate conditions for the quality and quantity production of S. platensis. The effect of sulphate salts nutrition on growth performance and biochemical status of S. platensis was assessed in vitro. Prior to culture, the Paracas strain of S. platensis from SAGRIC pond was analysed in different magnesium sulphate (MgSO4; 0.08, 0.16, 0.32, 0.64 and 1.28 g/L), potassium sulphate (K2SO4; 0.08, 0.16, 0.32, 0.64 and 1.28 g/L) and MgSO4/K2SO4 (0.16/0.00, 0.08/0.08, 0.04/0.12, 0.02/0.14 and 0.01/0.15 g/L) concentrations. Culture media pH, total dissolved solids (TDS) and conductivity rate were monitored. Microscopic analysis revealed sulphate salt concentrations influenced the number of whorls and filaments of S. platensis. K2SO4 (1.28 g/L) produced the highest number of whorls and filaments. Moreover, pH level fluctuated by sulphate treatments. K2SO4 (1.28 g/L) had a pH level of 8.77±0.01 (day 5 of culture incubation). TDS and conductivity rate, protein and cysteine contents increased with culture age and K2SO4 concentration in a culture medium. Conversely, negative correlations between protein and cysteine contents were observed, and sugar content decreased. Sulphate salt type and concentrations affected polyphenol oxidase (PPO) and peroxidase (POD) activities. MgSO4/K2SO4 (0.02/0.14 g/L) displayed the best PPO and POD activities. Both enzymes appeared to be negatively correlated to the decreasing sugar content. These results indicate growth performances and biochemical status of S. platensis are significantly improved with the adequate supplementation of sulphate salts (MgSO4 and K2SO4) in culture media.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».