Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "invertase" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Neuralna predykcja parametrów procesu biotechnologicznego
Using the neural networks for prediction of biotechnological process parameters
Autorzy:
Pielecki, J.
Skwarcz, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/290738.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
sztuczna sieć neuronowa
predykcja
inulinaza
inwertaza
Aspergillus niger
Kluyveromyces marxianus
artificial neural network
prediction
inulinase
invertase
Opis:
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.
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.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 8, 8; 305-314
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Neuralna predykcja wyników procesu równoczesnej biosyntezy inulinazy i inwertazy przez Aspergillus niger w warunkach wybranych stresów abiotycznych
Neural prediction of the results of the process of simultaneous biosynthesis of inulinase and invertase by Aspergillus niger under conditions of selected abiotic stresses
Autorzy:
Pielecki, J.
Skwarcz, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/292235.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
inulinaza
inwertaza
grzyb nitkowaty
Aspergillus niger
stres termiczny
stres tlenowy
neural networks
inulinase
invertase
filiform fungus
thermal stress
oxygen stress
Opis:
W pracy zaprezentowano zastosowania sztucznych sieci neuronowych do modelowania związków przyczynowo-skutkowych w biotechnologicznym procesie jednoczesnej nadprodukcji inulinazy i inwertazy zewnątrzkomórkowej przez grzyb nitkowaty Aspergillus niger w warunkach stresu termicznego i tlenowego. Do analizy danych zastosowano sieć o architekturze warstwowej. Wyniki obliczone przez sieć neuronową weryfikowano doświadczalnie w warunkach wgłębnych hodowli wstrząsanych.
The paper presents applications of artificial neural networks in modeling of "if and when" relations in the biotechnological process of simultaneous overproduction of inulinase and extracellular invertase by filiform fungus Aspergillus niger under thermal and oxygen stress conditions. The data were analyzed using a network of layer architecture. The results calculated by the neural network were verified empirically under immersion conditions of agitated cultures.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 14, 14; 287-294
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Neuronowa metoda maksymalizacji wartości wyników równoczesnej produkcji enzymów przez drożdże Kluyveromyces marxianus K-4
Neural method of maximizing the values of the results of the simultaneous production of enzymes by yeast Kluyveromyces marxianus K-4
Autorzy:
Pielecki, J.
Skwarcz, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/287986.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
inulinaza
inwetaza
drożdże Kluyveromyces marxianus
stres termiczny
stres tlenowy
artificial neural networks
inulinase
invertase
filiform fungus
yeast Kluyveromyces marxianus
thermal stress
oxygen stress
Opis:
W pracy zaprezentowano zastosowania sztucznych sieci neuronowych do modelowania związków przyczynowo-skutkowych w biotechnologicznym procesie jednoczesnej nadprodukcji inulinazy i inwertazy zewnątrzkomórkowej przez drożdże K.marxianus w warunkach stresu termicznego i tlenowego. Do analizy danych zastosowano sieć o architekturze warstwowej. Wyniki obliczone przez sieć neuronową weryfikowano doświadczalnie w warunkach wgłębnych hodowli wstrząsanych.
The paper presents applications of artificial neural networks in modeling of "if and when" relations in the biotechnological process of simultaneous overproduction of inulinase and extracellular invertase by yeast K.marxianus under thermal and oxygen stress conditions. The data were analyzed using a network of layer architecture. The results calculated by the neural network were verified empirically under immersion conditions of agitated cultures.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 14, 14; 295-300
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies