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Enregistrement W3212860924

Production of lactic acid by Lactobacillus acidophilus LA5 and Bifidobacterium lactis BB12 in batch fermentation of cheese whey and milk permeate

2020· article· en· W3212860924 sur OpenAlexvenueno aff
Saber Amiri, Reza Rezaei Mokarram, Mahmoud Sowti Khiabani, Mahmoud Rezazade Bari, Mohammad Alizadeh

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLactic acidFood scienceBifidobacterium animalisLactobacillus acidophilusProbioticLactoseFermentationYeast extractChemistryBifidobacteriumLactobacillusLactobacillaceaeBacteriaIncubationBiologyBiochemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lactic acid (2-hydroxyproponic acid) is an important organic acid with widespread applications in the food, pharmaceutical, detergent and agricultural industries. For this purpose, the effects of nutrients and important environmental factors on the production of lactic acid using the by-product of dairy plants (cheese whey and milk permeate) as a culture medium with pure culture of Lactobacillus acidophilus LA5 and Bifidobacterium animalis subsp. lactis BB12 were investigated. The results of statistical analysis of the data showed a significant effect of initial pH, incubation temperature, yeast extract concentration, type of culture medium and type of bacteria on lactic acid production (p <0.05). The incubation time, type of probiotic bacteria and yeast extract concentrations had a significant effect on cell density (p < 0.05). As well, the effect of initial pH, temperature and incubation time, yeast extract concentration, culture medium and probiotic bacteria on pH were significant (p < 0.05). Although the results of this study showed that milk permeate and cheese whey due to their high content of lactose can be a suitable medium for the production of lactic acid, the cost of using supplements, especially the nitrogen source, is essential.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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