Study of Canola Meal Extract in the Synthesis of Lipids by Mortierella alpina
Notice bibliographique
Résumé
Quality and cost-effective raw materials and the utilization of agriculture by-products with potential\nquality attributes and negligible commercial value can be supplemented in several microbial\nprocessing industries. Canola meal (CM), a by-product of canola processing, has an excellent\nnutritional profile composed of protein, carbohydrates, vitamins, and minerals, and could serve as a\npotential candidate for microbial culture media. Saskatchewan, as a global leader in canola\nproduction, has plans for upscaling its canola processing facilities. The efficient utilization of canola\nmeal extract (CME) in the production of lipids and polyunsaturated fatty acids, such as arachidonic\nacid (ARA) has the potential to serve as valuable ingredients or base chemicals for food, feed, and\nnutraceutical industries. This current study focused on the incorporation of alkaline extract (AE) and\nsubcritical extract (SE) of CM in a culture medium of an oleaginous fungus, Mortierella alpina\nATCC 32223, by replacing conventional yeast extract (YE) at a level of 50 % and 100 %. Extraction\nfor AE was conducted at 75 °C with a pH of 10.5, while for SE, it was carried out at 160 °C without\npH control. Initial trials were conducted to examine the effect of aeration at a level of 0.5 to 2.0 vvm\non fungal growth and it was found that increasing aeration rate increased fungal growth rate from\n0.16 day-1 to 0.39 day-1. Also, the ARA percentage in the lipid increased from 10.39% to 21.86%. It\nbecame evident that ARA production was positively correlated with biomass accumulation and its\nlipid content. During the replacement of YE by CME, it was observed that the 100% substitution of\nYE by CME yielded growth results similar to that of the control, which employed standard media\ncontaining YE. Moreover, AE- and SE-supplemented media exhibited a higher ARA accumulation\nof 144.91 mg/L and 165.8 mg/L, respectively, in comparison to standard media (124.87 mg/L).\nInterestingly, when glucose was omitted from the culture, media supplemented with 100% AE\nperformed better as compared to standard media. However, the limitation of glucose had an adverse\neffect on both the growth and lipid content of the culture.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 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 ».