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Enregistrement W4307855036 · doi:10.3389/fmicb.2022.1049692

Optimization of multiple enzymes production by fermentation using lipid-producing Bacillus sp.

2022· article· en· W4307855036 sur OpenAlexafffund
Sarita Shrestha, Chonlong Chio, Janak Raj Khatiwada, Aristide Laurel Mokale Kognou, Wensheng Qin

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPectinaseCellulaseXylanaseFood scienceBacteriaOrange (colour)FermentationRaw materialBiologyChemistryMicrobiologyEnzymeBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

sp. on 16S rDNA sequence analysis. The bacterium illustrated water-like droplets on the colony grown on the Sabouraud dextrose agar plate. It also exhibited multi-enzymes activities, such as pectinase, polygalacturonase, xylanase, and cellulase by using various agro-wastes as low-cost substrates. The orange peel was observed to be the best substrate among the agro-wastes used for maximum multi-enzymes (pectinase, polygalacturonase, xylanase, and cellulase). However, the bacterium demonstrated its capability to produce different enzymes according to the different substrates/agro-wastes used. The Plackett-Burman design was used to determine the essential influencing factors, while the Box Behnken design response surface methodology was for optimizing cultural conditions. At their optimal conditions (40°C incubation temperature, 24 h of incubation period, 1% w/v orange peel, and 2% v/v inoculum volume), the bacterium exhibited the maximum pectinase (9.49 ± 1.25 U/ml) and xylanase (16.27 ± 0.52 U/ml) activities. Furthermore, the study explored the ability of the bacterium to produce bacterial lipids and observed about 25% bacterial lipid content on a dry weight basis. Therefore, the bacterium is a good candidate for producing important multi-enzymes and subsequent agro-waste degradation controlling the environment, and facilitating waste management. Also, the bacterium can be a potential feedstock in producing renewable biofuel.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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