Escherichia coli excretes acetate during aerobic growth on glycolytic carbon sources, which has been explained as an overflow metabolism when the carbon flux into the cell exceeds the capacity of central metabolic pathways. Nonacetogenic growth of E. coli on gluconeogenic carbon sources like succinate or in carbon-limited slow growth conditions is believed an evidence for the explanation. However, we found that a strain defected in the acs (acetyl Co-A synthetase) gene, the product of which is involved in scavenging acetate, accumulated acetate even in succinate medium and in carbon-limited low growth rate condition, where as its isogenic parental strain did not. The acs promoter was inducible in noncatabolite repression condition, whereas the expression of the ackA-pta operon encoding acetate kinase and phosphotransacetylase for acetate synthesis was constitutive. Results in this study suggest that E. coli excretes and scavenges acetate simultaneously in the carbon-limited low growth condition and in nonacetogenic carbon source, and the activity of the acetate consumption pathway directly affects the accumulation level of acetate in the culture broth.
The nutritional demand of oyster larva (Crassostrea gigas) were investigated to determine the optimal culture conditions and improve micro-algae utilization. Changes in nutrients and shell growth were examined in fed and 96-h (48 h in late umbone stage) oysters at four larval stages. Shell growth increased significantly in D shape larvae, regardless of feeding variations. No growth was observed in starved larvae, except in shell length of umbone (to 11.9 ${\mu}m$). Fed larvae showed significant growth in all development stages (P < 0.05). During starvation, lipids were most significantly decreased in all larval stages (by 76.8%, 68.3%, 76.3%, and 40.3%, respectively), followed by protein (41.1%, 31.1%, 33.1%, 16.7%) and nitrogen-free extracts (40.8%, 24.3%, 36.9%, 20.1%), Gross energy (kcal/g) consumption in each larval stage was 49.6%, 35.1%, 39.1%, and 20.4%, respectively. Our results indicate that lipids are the most important energy source during the early larval development stages of C. gigas.
The present study aimed to develop growth prediction models of Listeria monocytogenes in processed meat products, such as mixed pressed hams, to perform accurate microbial risk assessments. Considering cold storage temperatures and the amount of time in the stages of consumption after opening, the growth of L. monocytogenes was determined as a function of temperature at 0, 5, 10, and $15^{\circ}C$, and time at 0, 1, 3, 6, 8, 10, 15, 20, 25, and 30 days. Based on the results of these measurements, a Baranyi model using the primary model was developed. The input parameters of the Baranyi equation in the variable temperature for polynomial regression as a secondary model were developed: $SGR=0.1715+0.0199T+0.0012T^2$, $LT=5.5730-0.3215T+0.0051T^2$ with $R^2$ values 0.9972 and 0.9772, respectively. The RMSE (Root mean squared error), $B_f$ (bias factor), and $A_f$ (accuracy factor) on the growth prediction model were determined to be 0.30, 0.72, and 1.50 in SGR (specific growth rate), and 0.10, 0.84, and 1.35 in LT (lag time), respectively. Therefore, the model developed in this study can be used to determine microorganism growth in the stages of consumption of mixed pressed hams and has potential in microbial risk assessments (MRAs).
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제2권2호
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pp.5-12
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2015
The authors calculate the long-term predictability of GDP, domestic demand, investment, and net exports for Guangdong province, P.R. China from 2000 to 2013. A vector autoregressive (VAR) model with quarterly data for this period is first co-integrated then the Granger causality test is applied to empirically assess the relationships among gross domestic product (GDP), consumption, investment, and net exports. There is a strong causality effect between investment and net exports in Guangdong province. However, the variance decomposition results indicate that exports respond to foreign shocks rather than domestic ones, making their impact on the Guangdong economy to predict. Results show the stimulating effect of domestic demand on GDP is larger than the stimulating effect of net exports and much larger than even the stimulating effect of investment. The analysis suggests that there are dynamic influences with various levels of persistence between GDP, consumption, investment, and net exports. Macroeconomic policy adjustments are urgently required to expand domestic demand and thereby stimulate economic growth in Guangdong province.
The building energy management system (BEMS), a system designed to efficiently manage energy production and consumption, aims to address the variable nature of power consumption within buildings due to their physical characteristics, necessitating stable power supply. In this context, accurate prediction of building energy consumption becomes crucial for ensuring reliable power delivery. Recent research has explored various approaches, including time series analysis, statistical analysis, and artificial intelligence, to predict power consumption. This paper analyzes the strengths and weaknesses of the Prophet model, choosing to utilize its advantages such as growth, seasonality, and holiday patterns, while also addressing its limitations related to data complexity and external variables like climatic data. To overcome these challenges, the paper proposes an algorithm that combines the Prophet model's strengths with the gated recurrent unit (GRU) to forecast short-term (2 days) and medium-term (7 days, 15 days, 30 days) building energy consumption. Experimental results demonstrate the superior performance of the proposed approach compared to conventional GRU and Prophet models.
This article was to provide information enabling us to respond effectively to the well being market which has great potential of growth by studying well-being consumption behaviour according to the lifestyles of dining-out customers and to find out how their lifestyles have influence on well-being by investigating their patterns according to demographical characteristics of dining-out customers who play key role in consumption and will have great purchasing power in food service industry. First, factor analysis of variation of lifestyle, 6 factors are named conscious style, realistic style, self-regard style, health-focusing style, changeable style, and fashion-sensitive style. Second, factor analysis of well-being consumption behaviour, 5 factors over eigen 1 are selected and used in a research and they are named healthful food principle, physical health principle, mental health principle, confidence principle, and old-age planning principle. Analysis result reveals that there exists significant relationship between lifestyle and well-being consumption behaviour.
A plasma has been used in a high vaccum, cold wall reactor for low temperature deposition of C54 TiSi2 and for in-situ surface cleaning prior to silicide deposition. SiH4 and TiCl4 were used as the silicon and titanium sources, respectively. The deposited films had low resistivities in the range of 15~25 uohm-cm. The investigation of the experimental variables' effects on the growth of silicide and its concomitant silicon consumption revealed that and were the dominant species for silicide formation and the primary factors in silicon consumption were gas composition ratio and temperature. Increasing silane flow rate from 6 to 9 sccm decreased silicon consumption from 1500 A/min to less than 30 A/min. Furthermore, decreasing the temperature from 650 to $590^{\circ}C$ achieved blanket silicide deposition with no silicon consumption. A kinetic model of silicon consumption is proposed to understand the fundamental mechanism responsible for the dependence of silicon consumption on SiH4 flow rate.
The beef industry is an important part of livestock and meat production in China. China ranks third in the world for beef production. With the rapid development of the Chinese economy, beef consumption has grown rapidly, and beef consumption has been increasing with rising per capita gross domestic production. However, the domestic beef industry in China has not been able to keep pace with growth in consumption, making China a net importer of beef from other countries. Moreover, the volume of production has increased little despite rising demand. The slowing of growth in beef production in recent years has led to a sharp rise in beef prices. Domestic beef production and consumption is restricted by a shortage of beef cattle inventory. The Chinese beef industry is facing many technical problems including transformation of traditional practices, feeding and management systems, and genetic improvement of cattle breeds. The long-term, sustainable development of the Chinese beef industry is an important issue for China.
This article analyzes causal relationships among gross domestic product(GDP), electricity consumption, carbon dioxide($CO_2$) emission and foreign direct investments(FDI) inflow of Korea over the period from 1976 to 2014, using unit root test, cointegration test, and vector error correction model(VECM). As the results, this article found (1) a long-run bi-directional causality between GDP and electricity consumption, which may imply a negative impact of electricity consumption-saving policy on economic growth, (2) uni-directional short- and long-run causalities running from $CO_2$ emission to GDP, and a uni-directional long-run causality running from $CO_2$ emission to electricity consumption, which can result in a negative impact of $CO_2$ emission reduction policy on economic growth and electricity consumption, (3) a uni-directional long-run causality running from FDI to GDP, and uni-directional short- and long-run causalities running from FDI to electricity consumption, which may result from relatively lower electricity prices than investing countries, (4) no causality between FDI and $CO_2$ emission, which is based on the characteristics of FDI composed of service industries. Considering the above causal relationships among the four variables, the policy implication needs to focus on the electricity demand management based on the relevant R&Ds, and on the gradual transition from fossil fuel- to renewable-energy. Adaptive policy to increase the FDI inflow is also needed.
This study investigates the relationship between economic growth, energy consumption, trade openness, population density, and carbon dioxide ($CO_2$) emissions in Bangladesh for the period of 1975 to 2013. It applies the Autoregressive Distributed Lag (ARDL) bounds testing approach to cointegration for establishing the existence of a long-run relationship. The bounds tests suggest that the variables of interest are bound together in the long-run when $CO_2$ emissions is the dependent variable. The results indicate that energy consumption has statistically significant positive effect on $CO_2$ emissions both in the short-run and long-run. The effect of population density is significant in long-run, but not in short-run. The estimated coefficients for economic growth and trade liberalization are negative and insignificant both in short-run and long-run. The paper suggests that the government of Bangladesh should undertake the policy actions to develop alternative energy sources which would not emit much $CO_2$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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