This study aimed to optimize medium composition and culture conditions for enhancing the biomass of Lactobacillus plantarum 200655 using statistical methods. The one-factor-at-a-time (OFAT) method was used to screen the six carbon sources (glucose, sucrose, maltose, fructose, lactose, and galactose) and six nitrogen sources (peptone, tryptone, soytone, yeast extract, beef extract, and malt extract). Based on the OFAT results, six factors were selected for the Plackett-Burman design (PBD) to evaluate whether the variables had significant effects on the biomass. Maltose, yeast extract, and soytone were assessed as critical factors and therefore applied to response surface methodology (RSM). The optimal medium composition by RSM was composed of 31.29 g/l maltose, 30.27 g/l yeast extract, 39.43 g/l soytone, 5 g/l sodium acetate, 2 g/l K2HPO4, 1 g/l Tween 80, 0.1 g/l MgSO4·7H2O, and 0.05 g/l MnSO4·H2O, and the maximum biomass was predicted to be 3.951 g/l. Under the optimized medium, the biomass of L. plantarum 200655 was 3.845 g/l, which was similar to the predicted value and 1.58-fold higher than that of the unoptimized medium (2.429 g/l). Furthermore, the biomass increased to 4.505 g/l under optimized cultivation conditions. For lab-scale bioreactor validation, batch fermentation was conducted with a 5-L bioreactor containing 3.5 L of optimized medium. As a result, the highest yield of biomass (5.866 g/l) was obtained after 18 h of incubation at 30℃, pH 6.5, and 200 rpm. In conclusion, mass production by L. plantarum 200655 could be enhanced to obtain higher yields than that in MRS medium
A simple solvothermal reaction was used to prepare a 3-aminopropyl-functionalized silica-gel-based adsorbent for adsorbing Pd(II) from the nitric acid solution. Scanning electron microscopy, fourier transform infrared spectroscopy, and thermogravimetry analysis were performed on the as-synthesized adsorbent to demonstrate the successful introduction of Schiff base groups. Batch experiments were used to investigate the effects of contact time, nitric acid concentration, solution temperature, and adsorption capacity. It is worth noting that the prepared adsorbent exhibited a higher affinity toward Pd(II) with the uptake approximately 100% even in a 2 M HNO3 solution. At an equilibrium time of 5 h, the maximum adsorption capacity of Pd(II) was estimated to be 0.452 mmol/g. The adsorbed Pd(II) could be completely eluted by dissolving 0.2 M thiourea solution in 0.1 M HNO3. Using a combination of particle-induced X-ray emission analysis and an X-ray photoelectron spectrometer, the adsorbed Pd was found to be uniformly distributed on the surface of the prepared adsorbent and the existing species were Pd(II) and zero-valent Pd(0). Due to the desirable performances, facile preparation method, and abundant raw material source, the prepared adsorbent demonstrated a high application potential in the recovery of Pd(II) from simulated high-level liquid waste treatment.
With the development of the IoT industry, different types of time series data are being generated in various industries, and it is evolving into research that reproduces and utilizes it through re-integration. In addition, due to data processing speed and issues of the utilization system in the actual industry, there is a growing tendency to compress the size of data when using time series data and integrate it. However, since the guidelines for integrating time series data are not clear and each characteristic such as data description time interval and time section is different, it is difficult to use it after batch integration. In this paper, two integration methods are proposed based on the integration criteria setting method and the problems that arise during integration of time series data. Based on this, integration framework of a heterogeneous time series data was constructed that is considered the characteristics of time series data, and it was confirmed that different heterogeneous time series data compressed can be used for integration and various machine learning.
Young Il Kim;Sang Cheol Park;Kwang Ho Shin;InYeong Kim;Kee-Ahn Lee;Sung-Kyun Jung;Bin Lee
Journal of Powder Materials
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v.30
no.1
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pp.22-28
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2023
The global demand for raw lithium materials is rapidly increasing, accompanied by the demand for lithiumion batteries for next-generation mobility. The batch-type method, which selectively separates and concentrates lithium from seawater rich in reserves, could be an alternative to mining, which is limited owing to low extraction rates. Therefore, research on selectively separating and concentrating lithium using an electrodialysis technique, which is reported to have a recovery rate 100 times faster than the conventional methods, is actively being conducted. In this study, a lithium ion selective membrane is prepared using lithium lanthanum titanate, an oxide-based solid electrolyte material, to extract lithium from seawater, and a large-area membrane manufacturing process is conducted to extract a large amount of lithium per unit time. Through the developed manufacturing process, a large-area membrane with a diameter of approximately 20 mm and relative density of 96% or more is manufactured. The lithium extraction behavior from seawater is predicted by measuring the ionic conductivity of the membrane through electrochemical analysis.
2'-Fucosyllactose (2'-FL), the most abundant fucosylated oligosaccharide in human milk, has multiple beneficial effects on human health. However, its biosynthesis by metabolically engineered Escherichia coli is often hampered owing to the insolubility and instability of α-1,2-fucosyltransferase (the rate-limiting enzyme). In this study, we aimed to enhance 2'-FL production by increasing the expression of soluble α-1,2-fucosyltransferase from Helicobacter pylori (FucT2). Because structural information regarding FucT2 has not been unveiled, we decided to improve the expression of soluble FucT2 in E. coli via directed evolution using a protein solubility biosensor that links protein solubility to antimicrobial resistance. For such a system to be viable, the activity of kanamycin resistance protein (KanR) should be dependent on FucT2 solubility. KanR was fused to the C-terminus of mutant libraries of FucT2, which were generated using a combination of error-prone PCR and DNA shuffling. Notably, one round of the directed evolution process, which consisted of mutant library generation and selection based on kanamycin resistance, resulted in a significant increase in the expression level of soluble FucT2. As a result, a batch fermentation with the ΔL M15 pBCGW strain, expressing the FucT2 mutant (F#1-5) isolated from the first round of the directed evolution process, resulted in the production of 0.31 g/l 2'-FL with a yield of 0.22 g 2'-FL/g lactose, showing 1.72- and 1.51-fold increase in the titer and yield, respectively, compared to those of the control strain. The simple and powerful method developed in this study could be applied to enhance the solubility of other unstable enzymes.
Batch type co-evaporation EDDC (Evaporation using Drum in Dual Chambers) system was recently manufactured to fabricate 100m - long SmBCO superconducting coated conductor. As a preliminary study before the fabrication of long tape. short CC samples have been fabricated using the EDDC system and their crystal texture and $I_c$ properties were investigated. $1.2 {\mu}m$-thick SmBCO layers were deposited on $CeO_2/YSZ/CeO_2$ buffered Ni-W tapes. $I_c$ of 128A/cm-w and corresponding $J_c$ of $1.1 MA/cm^2$ at 77K in self-field were obtained for SmBCO CC tape. In-field property of SmBCO CC was confirmed to be better than that of YBCO deposited by PLD.
Park, Junghun;Hong, Wan;Park, Ji Youn;Sung, Ki Seok;Eum, Chul-Hun
Analytical Science and Technology
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v.21
no.1
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pp.9-13
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2008
We have collected a batch of leaf samples at several main crossroads in Daejeon and a background site to obtain distribution of $CO_2$ (greenhouse gas) due to fossil fuel combustion. The leaf samples were treated with AAA method and ${\Delta}^{14}C$ values of them were measured using AMS. ${\Delta}^{14}C$ values of downtown sites were found to be lower by 27-102 ‰ than that of the background site, and the ratio of $CO_2$ originated from fossil fuel combustion in the atmosphere of Daejeon could be calculated from the differences of ${\Delta}^{14}C$ values. The average ${\Delta}^{14}C$ of the background site, around Kyeryong mountain, was measured to be $35{\pm}8$ ‰, and this value is lower than 66.3 ‰, which have been known as the backgdound values in USA.
Rocks undergoing repeated loading and unloading over an extended period, such as due to earthquakes, human excavation, and blasting, may result in the gradual accumulation of stress and deformation within the rock mass, eventually reaching an unstable state. In this study, a CNN-CCM is proposed to address the mechanical behavior. The structure and hyperparameters of CNN-CCM include Conv2D layers × 5; Max pooling2D layers × 4; Dense layers × 4; learning rate=0.001; Epoch=50; Batch size=64; Dropout=0.5. Training and validation data for deep learning include 71 rock samples and 122,152 data points. The AI Rock Constitutive Model learned by CNN-CCM can predict strain values(ε1) using Mass (M), Axial stress (σ1), Density (ρ), Cyclic number (N), Confining pressure (σ3), and Young's modulus (E). Five evaluation indicators R2, MAPE, RMSE, MSE, and MAE yield respective values of 0.929, 16.44%, 0.954, 0.913, and 0.542, illustrating good predictive performance and generalization ability of model. Finally, interpreting the AI Rock Constitutive Model using the SHAP explaining method reveals that feature importance follows the order N > M > σ1 > E > ρ > σ3.Positive SHAP values indicate positive effects on predicting strain ε1 for N, M, σ1, and σ3, while negative SHAP values have negative effects. For E, a positive value has a negative effect on predicting strain ε1, consistent with the influence patterns of conventional physical rock constitutive equations. The present study offers a novel approach to the investigation of the mechanical constitutive model of rocks under cyclic loading and unloading conditions.
Jean Pierre Munyaneza;Eunjin Cho;Minjun Kim;Aera Jang;Hyo Jun Choo;Jun Heon Lee
Korean Journal of Poultry Science
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v.51
no.1
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pp.21-26
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2024
This study was conducted to investigate the composition of the fatty acids in the breast meat of Red-brown Korean native chickens (KNC-R). This study used a total sample of three hundred eighty-two KNC-R (males: 190, females: 192). We used the fatty acid methyl ester (FAME) method to extract the fatty acids. A 2-way ANOVA of the R program was used to assess the effects of batch and sex on each fatty acid trait. Analysis of the fatty acid in the sampled population showed that the predominant fatty acid was oleic acid (C18:1; 28.252%) which is monounsaturated fatty acid (MUFA), followed by palmitic acid (C16:0; 20.895%), saturated fatty acid (SFA), and two omega-6 polyunsaturated fatty acid (PUFAs): linoleic (C18:2; 15.975%), and arachidonic (C20:4; 10.541%). Indices used to evaluate the nutritional quality of fat in the diet: ratio between PUFAs and SFAs (P/S), thrombogenicity index (TI), and atherogenicity index (AI) were calculated and were 0.959, 0.814, and 0.355, respectively. Currently, meat consumers need healthier fatty acids. Therefore, information on the content of fatty acid in chicken meat is very important for meat consumers in choosing the type of the meat to be consumed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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