Arachidonic acid production by Mortierella alpina MA2-2: Optimization of combined nitrogen sources in the culture medium using mixture design
Notice bibliographique
Résumé
Arachidonic acid (ARA) is an omega-6 fatty acid that is essential for human nutrition. Commercial production of ARA by fermentation is of great interest, as it is present in relatively low levels in breast milk . The production of ARA by the fungus Mortierella alpina is affected by the types of nitrogen available in the culture medium as well as the carbon to nitrogen (C:N) ratio. In this study, the C:N ratio and combined nitrogen sources were investigated for optimal production of biomass, lipids, ARA content and concentrations by M. alpina MA2–2. Results showed that a C:N ratio of 15 could increase biomass, lipid content and ARA concentration by a 1.49, 1.50 and 1.99 fold-increase, respectively. After screening experiments, peptone, yeast extract, sodium nitrate (NaNO 3 ) and monosodium glutamate (MSG) were selected for closer study using mixture design to determine the optimal combination of nitrogen sources for maximizing ARA concentration. The combination of yeast extract and sodium nitrate was the most effective for producing ARA, resulting in 17.67 ± 0.16 g L −1 biomass, 32.7 ± 0.02 % lipids, and 39.33 ± 2.10 % ARA content (2270 ± 100.9 mg L −1 ARA concentration), corresponding to 1.21, 1.90, 1.32 and 3.05 fold-increases, respectively. This study demonstrates that a significant improvement in total lipid accumulation and ARA concentration can be achieved by combining a complex organic nitrogen source with a lower level of inorganic nitrogen in the culture medium.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».