Notice bibliographique
Résumé
Xylanase breaks xylan down to xylose which is used in industries such as pulp and paper, food, and feed, among others. The utilization of wastes for xylanase production is economical, hence, this work aimed at producing xylanase through solid-state fermentation and characterizing the enzyme. Xylanase-producing strains of Bacillus megaterium and Aspergillus niger GIO were inoculated separately in a 5 and 10 days solid fermentation study on maize straw, rice straw, sawdust, corn cob, sugarcane bagasse, conifer liters, alkaline-pretreated maize straw (APM), and combined-alkaline and biological-pretreated maize straw, respectively. The best substrate was selected for xylanase production. The crude enzyme was extracted from the fermentation medium and xylanase activity was characterized using parameters such as temperature, cations, pH, and surfactants. Among different substrates, the highest xylanase activity of 3.18 U/mL was recorded when Aspergillus niger GIO was grown on APM. The xylanase produced by Aspergillus niger GIO and Bacillus megaterium had their highest activities (3.67 U/mL, 3.36 U/mL) at 40 °C after 30 and 45 minutes of incubation, respectively. Optimum xylanase activities (4.58 and 3.58 U/mL) of Aspergillus niger GIO and Bacillus megaterium, respectively were observed at pH 5.0 and 6.2. All cations used enhanced xylanase activities except magnesium ion. Sodium dodecyl sulfate supported the highest xylanase activity of 6.13 and 6.90 U/mL for Aspergillus niger GIO and Bacillus megaterium, respectively. High yields of xylanase were obtained from Aspergillus niger GIO and Bacillus megaterium cultivated on alkaline pretreated maize straw. The xylanase activities were affected by pH, temperature, surfactants, and cations.
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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 | 0,010 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,783 | 0,522 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».