Modeling microbial growth and biosynthesis of medium chain length polyhydroxyalkanoate (PHA) by Pseudomonas putida LS46
Notice bibliographique
Résumé
Among different types of thermoplastics, polyhydroxyalkanoates (PHAs) with different physical/mechanical and thermal properties are well known, as they are biodegradable, biocompatible, and non-toxic. However, the main drawback of PHA biosynthesis in large scale is the high cost of production. It is known that PHA production can be considerably increased under oxygen-limited conditions. In this study, growth and synthesis of medium chain length PHAs (mcl-PHAs) by Pseudomonas putida LS46 cultured with octanoic acid under oxygen-limited conditions in the batch mode was modeled. Four models including the Monod model incorporated Leudeking–Piret (MLP), the Moser model incorporated Leudeking–Piret (Moser-LP), the Logistic model incorporated Leudeking–Piret (LLP), and the Modified Logistic model incorporated Leudeking–Piret (MLLP) were investigated. Kinetic parameters of each model were calibrated by using the multi-objective optimization algorithm, Pareto Archived Dynamically Dimensioned Search (PA-DDS) by minimizing the sum of absolute error (SAE) for PHA production and growth simultaneously. Among the four models, MLP and Moser-LP models adequately represented the experimental data for oxygen limited conditions. In addition, the MLP and Moser-LP models could not adequately simulate PHA production under oxygen excess conditions. For growth, under oxygen excess conditions, this deviation was not very significant.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».