Nisin Purification from a Cell-Free Supernatant by Electrodialysis in a Circular Economy Framework
Notice bibliographique
Résumé
strains, is a promising natural preservative for the food industry and an alternative to antibiotics for the pharmaceutical industry against Gram-positive bacteria. Nisin purification is commonly performed using salting out and chromatographic techniques, which are characterized by their low yields, the use of solvents and the production of large volumes of effluents. In the present work, the purification of nisin from a cell-free supernatant (CFS), after the production of nisin by fermentation on a whey permeate medium, was studied using ammonium sulfate precipitation and electrodialysis (ED) as a promising eco-friendly process for nisin purification. Results showed an increase in nisin precipitation using a 40% ammonium sulfate saturation (ASS) level with a purification fold of 73.8 compared with 34.5 and no purification fold for a 60% and 20% ASS level, respectively. The results regarding nisin purification using ED showed an increase in nisin purification and concentration fold, respectively, of 21.8 and 156 when comparing the final product to the initial CFS. Nisin-specific activity increased from 75.9 ± 4.4 to 1652.7 ± 236.8 AU/mg of protein. These results demonstrated the effectiveness of ED coupled with salting out for nisin purification compared with common techniques. Furthermore, the process was noteworthy for its relevance in a circular economy scheme, as it does not require any solvents and avoids generating polluting effluents. It can be employed for the purification of nisin and the recovery of salts from salting out, facilitating their reuse in a circular economy.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».