Potential protein phycocyanin: an overview on its properties, extraction, and utilization
Notice bibliographique
Résumé
Cyanobacteria capable of oxygenic photosynthesis uses multiple pigments to efficiently convert light radiation energy to chemical energy in the form of ATP (Adenosine Tri-phosphate). A crucial pigment protein from its photosynthetic machinery called phycocyanin has been extensively studied for its immense application in fluorescent probe, food additives, nutraceutical applications, and silver-nanoparticles production. The present review provides a narrative amalgamation of the said applications and technologies to grow, extract, and purify the phycocyanin from various algal cultures. The expression of phycocyanin protein gene at the molecular level has been discussed for its potential to enhance the yield and stability. Furthermore, advantageous methods for the extraction and purification of phycocyanin from possible host cyanobacterial strains (Spirulina platensis, Cyanidium caldarium, Synechococcus vulcanus, Gracilaria chilensis, Polysiphonia urceolata, Thermosynechcoccus vulcanus, and Galdieria sulphuraria) such as physical, chemical and enzymatic methods are also compared to find the most efficient strategy in subsequent scientific applications. The comparative study also expects to ways to achieve sustainable development goal 3 i.e. good health & wellbeing.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».