Simple method for quantification of anionic biosurfactants in aqueous solutions
Notice bibliographique
Résumé
Biosurfactants are microbial products that have applications as cleaning agents, emulsifiers, and dispersants. Detection and quantification of biosurfactants can be done by various methods, including colorimetric tests, high performance liquid chromatography (HPLC) coupled to several types of detectors, and tests that take advantage of biosurfactants reducing surface tension of aqueous liquids, allowing for spreading and droplet formation of oils. We present a new and simple method for quantifying biosurfactants by their ability, on paper, to reduce surface tension of aqueous solutions, causing droplet dispersion on an oiled surface in correlation with biosurfactant content. We validated this method with rhamnolipids, surfactin, sophorolipids, and ananatoside B; all are anionic microbial surfactants. Linear ranges for quantification in aqueous solutions for all tested biosurfactants were between 10 and 500 µM. Our method showed time-dependent biosurfactant accumulation in cultures of Pseudomonas aeruginosa strains PA14 and PAO1, and Burkholderia thailandensis E264. Mutants in genes responsible for surfactant production showed negligible activity on oiled paper. In summary, our simple assay provides the opportunity to quantify biosurfactant contents of aqueous solutions, for a diversity of surfactants, by means readily available in any laboratory.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».