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Enregistrement W4285214993 · doi:10.5267/j.ccl.2022.5.003

Antibacterial, antioxidant and anticancer of fermentation by Bacillus subtilis on bagasse and wheat bran

2022· article· en· W4285214993 sur OpenAlexvenueno aff
Mahmoud Abd El-Mongy, Ragaa A. Hamouda, Salah Ali, Ehab A. Sedeek, Elsayed Mahmoud

Notice bibliographique

RevueCurrent Chemistry Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEnzyme Production and Characterization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBranBagasseFood scienceFermentationChemistryBacillus subtilisAntioxidantAntimicrobialBiotechnologyRaw materialBacteriaBiochemistryOrganic chemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bagasse and wheat bran are agrowaste and cause different environmental problems. These compounds contain highly valuable compounds that can be recycled by microorganisms. This work was carried out to evaluate the effect of fermentation by Bacillus subtilis on biological activity and chemical components of bagasse and wheat bran. The results demonstrated the antimicrobial activity of fermented wheat bran and bagasse against eight selected microbial pathogens exhibited high activity of fermented wheat bran and mix, fermented bagasse showed less antimicrobial activity. Fermented wheat bran and bagasse samples had the highest antioxidant activity values (16.45 and 14.94 %) in comparison with the unfermented samples (6.20 and 3.97 %) respectively. Concentration of protein, ash, oil, and carbohydrates in fermented wheat bran were 5.34 %, 7.30%, 2.36% and 10.6%, whereas in bagasse they were 2.45%, 1.68%, 1.51% and 3.25 respectively. The moisture contents in bagasse 73.1% were more than in wheat bran 63.88%.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,494

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
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 GPT0,233
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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