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Enregistrement W4392609668 · doi:10.53555/sfs.v10i3.2023

Utilization of chicken feathers for PHA accumulation by bacteria isolated from slaughterhouse soil.

2023· article· en· W4392609668 sur OpenAlexvenueno aff
Shareen Fatima Rizvi, Aamina Shahab, Gaurav Yadav, Roohi Roohi

Notice bibliographique

RevueJournal of Survey in Fisheries Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, India
Mots-clésFeatherBacteriaBiologyFood scienceSoil bacteriaMicrobiologyVeterinary medicineZoologyMedicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of this research is to reduce the high manufacturing costs of PHA and make this polymer truly commercially competitive with products derived from fossil fuels. In the present work, soil samples from bird farms and slaughterhouses were collected to isolate bacterial strains with the potential of utilising chicken feathers as a substrate in powder and hydrolysate form along with glucose for accumulating PHA when grown under nutritively limited media. Based on the colour intensity of stain taken up by the bacterial isolates on the application of Nile red and Sudan black B when grown on agar plates with nutrition-deprived media, 2 out of 30 isolated strains (LS18 and LS33) were qualitatively screened to be potent producers of PHA. LS18 was studied biochemically and physiologically followed by its 16S rRNA sequencing. Pre-treatment of chicken feathers for preparing hydrolysate and powder was done before its usage in the production media as a substrate for quantitative screening for PHA production. LS18 and LS33 were found to be capable of utilizing chicken feathers in the form of powder as well as hydrolysate.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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)0,0010,000

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 Opus0,287
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,027 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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