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Produção de Nattokinase por Bacillus subtilis natto em Diferentes Fontes de Carbono e Nitrogênio

2015· article· pt· W2263178422 on OpenAlexaff
Laís Soares Medina, Mayara de Alencar Almeida, Jenifer Freitas da Silva, Marcelo Rodrigues de Melo, Maria Antonia Pedrine Colabone Celligoi, Josiane Alessandra Vignoli

Bibliographic record

Venuenot available
Typearticle
Languagept
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicEnzyme Production and Characterization
Canadian institutionsFuture Earth
Fundersnot available
KeywordsNattokinaseChemistryFood scienceBacillus subtilisBacteriaBiologyFermentation

Abstract

fetched live from OpenAlex

O grande número de óbitos no mundo, devido a complicações cardiovasculares, tem impulsionado cada vez mais pesquisas sobre agentes trombolíticos.A nattokinase, uma enzima microbiana, tem mostrado alta eficiência na lise de coágulos, sendo considerada promissora na terapia da trombose e doenças relacionadas.Esta enzima é produzida pelo microrganismo Bacillus subtilis natto por processo fermentativo em condições de cultivo adequadas.De acordo com alguns autores, a composição do meio de cultivo tem sido considerada um dos fatores primordiais para a produção de nattokinase pela bactéria.Dentro desse contexto, esse trabalho avaliou o efeito de diferentes fontes de carbono e nitrogênio na produção de nattokinase por Bacillus subtilis utilizando um planejamento fatorial fracionado 2 (8-4) .Dentre as fontes de carbono avaliadas, glicose e maltose mostraram um efeito significativo e positivo sobre a produção da enzima.Das fontes de nitrogênio selecionadas, apenas peptona de soja foi significativa para produção de nattokinase.Palavras-chave: glicose, maltose, peptona de soja e enzima fibrinolítica. INTRODUÇÃODe acordo com a organização mundial da saúde (OMS), milhões de pessoas morrem todos os anos vítimas de doenças cardiovasculares, sendo grande parte destas complicações ocasionadas pela trombose (PENG; YANG; ZHANG, 2005).Atualmente, a enzima fibrinolítica nattokinase em atraído grande atenção de pesquisadores devido à baixa taxa de efeitos colaterais e seu baixo custo, diferentemente, dos agentes trombolíticos comumente utilizados em tratamentos (DEEPAK et al., 2008).A enzima nattokinase melhora o fluxo sanguíneo pela inibição da agregação de plaquetas e da formação de trombos (Young-Jang et.aL, 2013).A nattokinase pode ser extraída a partir do natto, um alimento fermentado japonês ou ser obtida por fermentação do microrganismo Bacilus subtilis natto em condições adequadas.De acordo com Deepak et al., (2008) os componentes do meio podem afetar significativamente o rendimento do produto.Deste modo, este trabalho teve como objetivo avaliar o efeito de diferentes fontes de carbono e nitrogênio na produção de nattokinase por Bacillus subtilis natto.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.001
Threshold uncertainty score0.002

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.257
Teacher spread0.235 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

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