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Enregistrement W4389540769 · doi:10.17118/11143/21134

Investigation of the impact of bacterial microencapsulation on naturalproduct discovery

2023· article· en· W4389540769 sur OpenAlexaff
Tina Navaei, Elias Madadian, Bradley Haltli, Christopher Cartmell, Russell G. Kerr, Ali Ahmadi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensNautilus Biosciences (Canada)École de Technologie SupérieureUniversité du Québec à MontréalUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNatural productNatural (archaeology)Computer scienceProduct (mathematics)ChemistryBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Developing more effective drugs for patient care seems significantly critical, due to an alarming increase rate of antibiotic resistance and spread of cancer in society. Despite the promising potential of environmental microorganisms to produce such drugs, researchers are currently facing the problem of unveiling previously known compounds. To address this challenge, the impact of microencapsulation on natural compound production was explored on a less broadly studied strain, Kitasatospora cystarginea NRRL B-16505 to increase the likelihood of producing novel compounds. The current work postulates that the stress of microencapsulation process may induce secondary metabolism, potentially leading to the production of novel metabolites. Different microencapsulation techniques including microfluidics, co-axial air flow printing and emulsification were compared in terms of bead size, viability, metabolite profile and yields. This study has shown promising results leading to the discovery of new bioactive compounds as well as activating the silent pathways for compound production. It seems plausible to consider that nutrition deficiency, reduced motility, presence of salt, heat shock, bead uniformity and shear stress during microencapsulation are potential reasons for the production of these putative new chemicals.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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