Comparative Analyses of Response Surface Methodology and Artificial Neural Network on Medium Optimization for Tetraselmis sp. FTC209 Grown under Mixotrophic Condition
المؤلفون المشاركون
Tan, Joo Shun
Mohamed, Mohd Shamzi
Mohammad, Rosfarizan
Mokhtar, Mohd Noriznan
Ariff, Arbakariya Bin
المصدر
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-09-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Mixotrophic metabolism was evaluated as an option to augment the growth and lipid production of marine microalga Tetraselmis sp.
FTC 209.
In this study, a five-level three-factor central composite design (CCD) was implemented in order to enrich the W-30 algal growth medium.
Response surface methodology (RSM) was employed to model the effect of three medium variables, that is, glucose (organic C source), NaNO3 (primary N source), and yeast extract (supplementary N, amino acids, and vitamins) on biomass concentration, Xmax, and lipid yield, Pmax/Xmax.
RSM capability was also weighed against an artificial neural network (ANN) approach for predicting a composition that would result in maximum lipid productivity, Prlipid.
A quadratic regression from RSM and a Levenberg-Marquardt trained ANN network composed of 10 hidden neurons eventually produced comparable results, albeit ANN formulation was observed to yield higher values of response outputs.
Finalized glucose (24.05 g/L), NaNO3 (4.70 g/L), and yeast extract (0.93 g/L) concentration, affected an increase of Xmax to 12.38 g/L and lipid a accumulation of 195.77 mg/g dcw.
This contributed to a lipid productivity of 173.11 mg/L per day in the course of two-week cultivation.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Mohamed, Mohd Shamzi& Tan, Joo Shun& Mohammad, Rosfarizan& Mokhtar, Mohd Noriznan& Ariff, Arbakariya Bin. 2013. Comparative Analyses of Response Surface Methodology and Artificial Neural Network on Medium Optimization for Tetraselmis sp. FTC209 Grown under Mixotrophic Condition. The Scientific World Journal،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1013201
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Mohamed, Mohd Shamzi…[et al.]. Comparative Analyses of Response Surface Methodology and Artificial Neural Network on Medium Optimization for Tetraselmis sp. FTC209 Grown under Mixotrophic Condition. The Scientific World Journal No. 2013 (2013), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1013201
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Mohamed, Mohd Shamzi& Tan, Joo Shun& Mohammad, Rosfarizan& Mokhtar, Mohd Noriznan& Ariff, Arbakariya Bin. Comparative Analyses of Response Surface Methodology and Artificial Neural Network on Medium Optimization for Tetraselmis sp. FTC209 Grown under Mixotrophic Condition. The Scientific World Journal. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1013201
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1013201
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر