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Enregistrement W7014378261

Optimized Production of the Allylamine Antifungal “Terbinafine” by Lysinibacillus Isolate MK212927 Using Response Surface Methodology

2020· other· en· W7014378261 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDove Medical Press (Taylor and Francis Group) · 2020
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect and Pesticide Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerbinafineAllylamineResponse surface methodologyCentral composite designAmmonium chlorideAntifungalStarch
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sayed E El-Sayed,1 Ghadir S El-Housseiny,2 Neveen A Abdelaziz,1 Mona R El-Ansary,3 Khaled M Aboshanab2 1Department of Microbiology and Immunology, Faculty of Pharmacy, Ahram Canadian University, Giza, Egypt; 2Department of Microbiology and Immunology, Faculty of Pharmacy, Ain Shams University, Cairo 11566, Egypt; 3Department of Biochemistry, Modern University for Technology and Information (MTI), Cairo, EgyptCorrespondence: Khaled M Aboshanab Department of Microbiology and Immunology, Faculty of PharmacyAin Shams University, Organization of African Unity St., Abbassia, Cairo 11566, EgyptTel +011201001547800Fax +01120224051107Email aboshanab2012@pharma.asu.edu.egPurpose: We aimed to optimize the factors affecting the production of the allylamine antifungal, terbinafine, by Lysinibacillus isolate MK212927, a natural producer of this broad-spectrum fungicidal compound.Methods: We employed a central composite design to optimize the five most important variables influencing the production of terbinafine which were carbon source, nitrogen source, temperature, pH and agitation.Results: The optimum conditions were found to be starch 5 g/L, ammonium chloride 5 g/L, temperature 32°C, agitation 150 rpm and pH 7. The actual response (inhibition zone diameter) was highly comparable to the value predicted by the model, indicating a valid model. Using the standard calibration curve of terbinafine, the optimized conditions resulted in an increase in the antifungal metabolite production (terbinafine) by about 1.6-fold (1814.662 μg/mL compared to 1165.550 μg/mL under standardized conditions).Conclusion: This is the first report, to the best of our knowledge, on optimized production of terbinafine by Lysinibacillus species. Hence, these findings may be useful as baseline data for scaling up the production of terbinafine from a natural microbial source.Keywords: fungicidal, optimization, central composite design, terbinafine

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)0,001
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,221 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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