Growth and pigment production of <i>Synechocystis</i> sp. <scp>PCC</scp> 6803 under shear stress
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cyanobacteria, such as Synechocystis , have recently become attractive hosts for sustainable production of biofuels and bio‐fixation of CO 2 due to their genetic tractability and relatively fast growth. Cultivation of cyanobacteria requires shear stress, which is generated by mixing and air bubbling. In the present work, the impact of shear stress caused by stirring and air bubbling on the growth and pigment production of Synechocystis sp. PCC 6803 is investigated. For this purpose, agitated and airlift bubble column photobioreactors were used. The results showed that the growth and yield production were improved by mixing the culture system. However, there is a limit to this improvement: In the case of air bubbling, increasing shear stress (by rising air bubbling flow rate) to more than 185 mPa did not show any significant growth enhancement, while increasing the shear stress from 40 to 185 mPa improved the yield production up to 85%. At the optimal stirring rate, the yield production in the stirred photobioreactors increased by about 60% as compared to that of unstirred culture. The measurements of chlorophyll a and carotenoid showed a strong correlation between biomass production and total pigment content. The highest level of cellular pigment (pigment per cell) was detected at the early stages of culture growth when cells were preparing for the rapid exponential growth phase.
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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) | 0,000 | 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 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 ».