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Enregistrement W6941011145 · doi:10.11882/j.issn.0254-5071.2024.08.029

Optimization of extraction and purification process of lycopene from engineered Saccharomyces cerevisiae and structure identification

2024· article· en· W6941011145 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLycopeneExtraction (chemistry)SaponificationAcetoneHydrochloric acidResponse surface methodology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to explore the extraction and purification method and structure of lycopene produced by engineered Saccharomyces cerevisiae, the extraction and purification technology of lycopene was optimized by single factor and orthogonal tests, and its structure was identified by nuclear magnetic resonance (NMR). The results showed that the optimum extraction conditions of lycopene were acid heat breaking wall: hydrochloric acid concentration 3.0 mol/L, hydrochloric acid dosage 3.0 ml/0.1 g yeast, acidification time 60 min, and temperature 45 ℃. NaOH degreasing: NaOH concentration 0.10 mol/L, NaOH dosage 2.0 ml/0.1 g yeast, saponification time 30 min, water bath temperature 40 ℃ after saponification. Acetone extraction∶ material-liquid ratio 1∶20 (g∶ml), extraction temperature 40 ℃, and time 50 min. The optimal purification process was n-hexane crystallization: crude extract was dissolved and filtered with n-hexane at 40 ℃ and crystallized at -20 ℃ for 12 h. Under the optimum extraction and purification conditions, the extraction rate of lycopene was 76% and the purity of lycopene was 96.7%. NMR results showed that the structure of lycopene was all-trans lycopene, which was consistent with plant-derived lycopene.

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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,362 · 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
Publié2024
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Résumé présentoui

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