Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 7

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  Kluyveromyces marxianus
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
2
94%
|
|
tom R. 9, nr 8
305--314
PL
Celem pracy była próba zastosowanie sieci neuronowych o konstrukcji wielowarstwowej do predykcji optymalnych warunków jednoczesnego wytwarzania inulinazy i inwertazy przez grzyb nitkowaty Aspergillus niger i drożdże Kluyveromyces marxianus w warunkach wgłębnych hodowli wstrząsanych. Wejścia sieci reprezentowała ilość poszczególnych składników podłoża hodowlanego (NH4NO3; (NH4)2HPO4; KH4PO4; MgSO4 7H2O, FeSO2 2H2O, ekstrakt drożdżowy, inulina), temperatura procesu biosyntezy enzymów, rodzaj mikroorganizmu i czasu trwania hodowli, a wyjścia - aktywność inulinazy i inwertazy w płynach pohodowlanych. Do oceny osiągalności zadawanych wartości wyjściowych zastosowano sieć odwróconą. W doświadczeniach z użyciem szczepu Aspergillus niger i Kluyveromyces marxianus największy wpływ na końcowy efekt wytwarzania obydwu enzymów wywierała zawartość siarczanu magnezu obok źródła węgla. Kolejnym ważnym składnikiem podłoża był azotan amonu i fosforan dwuamonowy. Najmniej istotny wpływ na wytwarzanie obydwu enzymów wywierała zawartość siarczanu żelaza i jednozasadowego fosforanu potasu.
EN
An attempt was made to apply the neural networks of multilayer construction to predicting the optimum conditions for simultaneous inulinase and invertase produc-tion by Aspergillus niger fungi and Kluyveromyces marxianus yeasts in deep shaken cultures. The network inputs represented the numbers of particular com-pounds of agriculture medium (NH4NO3; (NH4)2HPO4; KH4PO4; MgSO4 7H2O, FeSO2 2H2O; yeast extract, inuline), the temperature of enzyme biosynthesis process, kind of microorganisms and culture duration, whereas the outputs-inulinase and invertase activities in post-culture liquids. The reversed networks was applied to evaluating the attainability of assigned output values. In experiments with Aspergillus niger and Kluyveromyces marxianus strains final results concerning production of both enzymes were strongest affected by magnesium sulphate content next to the source of carbon. Following important components of medium were ammonium nitrate and bi-ammonium phosphate. The least effect on production of both enzymes showed the contents of iron sulphate and monobasic potassium phosphate.
PL
Celem pracy była próba zastosowania techniki sieci neuronowych o konstrukcji wielowarstwowej w predykcji wyników i optymalizacji warunków jednoczesnej produkcji inulinazy i inwertazy przez grzyb nitkowaty Aspergillus niger i drożdże Kluyveromyces marxianus w warunkach wgłębnych hodowli wstrząsanych. Wejścia sieci reprezentowały ilości poszczególnych składników podłoża hodowlanego (NH4NO3, (NH4)2HPO4, KH2PO4, MgSO4 7H2O, FeSO4 2H2O, ekstrakt drożdżowy, inulina), temperatura procesu biosyntezy enzymów, rodzaj mikroorganizmu i czas trwania hodowli, a wyjścia - aktywności inulinazy i inwertazy. Do oceny osiągalności zadawanych wartości wyjściowych zastosowano sieć odwróconą. W doświadczeniach z użyciem szczepu Aspergillus niger i Kluyveromyces marxianus największy wpływ na końcowy efekt produkcji obydwu enzymów wywierała zawartość siarczanu magnezu obok źródła węgla. Kolejnym ważnym składnikiem podłoża był azotan amonu i fosforan dwuamonowy. Najmniej istotny wpływ na produkcję obydwu enzymów wywierała zawartość siarczanu żelaza i jednozasadowego fosforanu potasu.
EN
The objective of this paper was to present how a neural networks technique could be applied to predict the outcomes of a simultaneous production of the inulinase and invertase by Aspergillus niger and Kluyveromyces marxianus, as well as to optimize the conditions of he said production using a batch shaken culture. The inputs of the network represented the quantities of individual components of the medium (NH4NO3, (NH4)2HPO4, KH2PO4, MgSO4-7H2O, yeast extract, inulin), the type of a microorganism, and the cultivation time, the temperature of enzymes biosynthesis, whereas the outputs represented: the activity of inulinase and the invertase. In experiments with Aspergillus niger and Kluyveromyces marxianus, the content of MgSO4-7H2O and inulin showed the highest effect on the final production result of the two enzymes. The NH4NO3 and the (NH4)2HPO4 were the second important components of the medium. The content of FeSO4-2H2O and KH2PO4 had the lowest significant effect on the production of inulinase and invertase.
EN
Growth characteristics, gross composition and the nutritive value in terms of liver protein regeneration capacity, protein efficiency ratio and the protein digestibility of the biomass of Kluyveromyces marxiamis subsp. marxianus NRRL Y-2415 were determined after growth in concentrated acid whey (12.72% lactose) at 30°C. The biomass (11.2 g/L) had a crude protein content of 49.8% and true protein content of 42.4%. Groups of 5 male albino rats 21-28 days old when given diets with protein supplied by casein, protein biomass from Kluyveromyces marxianus subsp. marxianus NRRL Y-2415 or the protein biomass supplemented with 0.5% DL-methionine showed liver protein regeneration capacity (after a 2-day fast) of 90%, 34% and 93.3%, protein efficiency ratio 2.6, 1.76 and 2.83 and true protein digestibility of 93.30, 93.31 and 93.43%, respectively. Feeding of rats with single cell protein showed no ill effects on the rats.
PL
W identyfikacji drożdży wykorzystuje się metody klasyczne i ich modyfikacje polegające na ocenie cech fenotypowych oraz metody nowoczesne oparte na analizie polimorfizmu materiału genetycznego. Metody klasyczne są powszechnie stosowane, jednak ze względu na szybką i precyzyjną identyfikację coraz częściej wykorzystywane są techniki biologii molekularnej. W artykule opisano techniki stosowane w identyfikacji gatunkowej drożdży oparte na analizie regionów rybosomalnych (sekwencjonowanie, analiza restrykcyjna).
EN
There are different methods of yeast identification - classical methods and its modifications and modern methods based on polymorphism analysis of genetic material. Identification of yeast using conventional methods is labour-intensive and time-consuming. Therefore there is a reason to use molecular biology techniques that allow faster and more precise identification. This article presents molecular biology techniques of yeast identification, including analysis of ribosomal regions (sequencing, restriction analysis).
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.