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Enregistrement W4391502776 · doi:10.1016/j.sajb.2024.01.052

Isolating Miliusa velutina endophytic bacteria to generate antioxidants and optimizing culture conditions for antioxidant production

2024· article· en· W4391502776 sur OpenAlexfundno aff
Đái Thị Xuân Trang, Tuan Thanh Chau, Thao Truong, Trần Chí Linh, Ngan T. K. Nguyen

Notice bibliographique

RevueSouth African Journal of Botany · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFungal Biology and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTexas Facilities CommissionBộ Giáo dục và Ðào tạoToronto Arts CouncilTakeda Pharmaceutical Company
Mots-clésBacteriaBiologyAntioxidantPlant use of endophytic fungi in defenseBiotechnologyBotanyBiochemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Miliusa velutina (MV) antioxidants are being used for food or medical purposes, However, the use of the plant is limited since some Miliusa genus are endangered or critically endangered species. This study aims to find the MV endophytic bacteria that can produce the antioxidants (total phenol content (TPC), total flavonoid content (TFC), total antioxidant capacity (TAC), reducing power (RP); and ferric reducing antioxidative power (FRAP)) and their optimum fermentation condition by utilizing morphology, SEM, 16S rRNA, and CCD model. Results found that 44 endophytic bacterial strains isolated from various parts of the plant showed promising antioxidative activities, with the highest produced by Pantoea sp. MV-R3. The model indicated that 15.41 g/L of glucose in pH 7.72 at 29.19 °C for 46.54 h was the optimal fermentation condition. The maximal activities reached 89.1 % to 129.0 % compared with the predictions. The activities of TPC, TFC, TAC, RP, and FRAP were 41.54 ± 7.69, 33.18 ± 4.55, 207.36 ± 30.89, 119.55 ± 14.34, and 57.02 ± 9.15 mg per mL, respectively. Hence, the MV endophyte and its optimum fermentation condition were successfully identified.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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