Development of a spectrophotometric method for the quantification of c-phycocyanin in the cyanobacteria Aphanizomenon flos-aquae
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The current study presents the development of a reliable method for the quantification of c-phycocyanin. It was found that the spectrophotometric method commonly used for c-phycocyanin quantification tends to overestimate the actual amount of c-phycocyanin in AFA samples. Thus, the aim of this study was to account for c-phycocyanin variation between cyanobacteria species in order to reliably adapt the spectrophotometric quantification method of c-phycocyanin for Aphanizomenon flos-aquae (AFA). High performance liquid chromatography (HPLC) was used to avoid interference between molecules. The existing spectrophotometric equations for the quantification of AFA c-phycocyanin were adapted using a c-phycocyanin standard. The method was then used to obtain a new set of spectrophotometric quantification equations that were adapted to the strain of interest and ensured the accuracy of c-phycocyanin quantification while continuing to use a rapid, simple, and inexpensive method for pigment quantification. The method developed here could be adapted to improve the quantification methods for other types of phycocyanin, cyanobacteria, or even other compounds of interest that are currently quantified by spectrophotometry.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».