Red tilapia by‐product hydrolysates: A new nitrogen source for <i>Bifidobacterium lactis</i><scp>HN019</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Red tilapia by‐products possess ample protein and are either discarded or processed into low‐value products. The nitrogen source is the most expensive part of the microbial culture, so finding a cheap alternative can better promote the microbial economy. In this study, different combinations of enzymes were used to hydrolyze the by‐products of red tilapia, and its effects on the growth of Bifidobacterium lactis HN019 were investigated. Results The results showed that hydrolysate hydrolyzed by enzyme combination 4 (alcalase: neutrase: papain: flavorzyme = 1:1:2:1) (EC4) obtained the highest nitrogen recovery (53.63%) and >2000 Da peptide proportion (5.07%). Hydrolysate hydrolyzed by enzyme combination 2 (alcalase: neutrase: papain: flavorzyme = 2:1:1:1) (EC2) has less hydrophobic amino acids and could improve the growth rate in 10 h–14 h in 50% nitrogen source substitution but had worst viable count after 24 h cultivation. Conclusion These results indicated that red tilapia by‐product hydrolysate was an excellent nitrogen source substitution and suggested that the hydrophobic amino acids in the nitrogen source might be an essential factor affecting the growth of Bifidobacterium lactis HN019. This research enhanced the economic value of red tilapia by‐products, minimized the waste of aquatic resources, and provided directions for the utilization of red tilapia by‐products.
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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) | 0,001 | 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 ».