Use of Response Surface Methodology Analysis for Xanthan Biopolymer Production by Xanthomonas campestris: Focus on Agitation Rate, Carbon Source, and Temperature
سال انتشار: 1396
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 152
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJCCE-36-1_017
تاریخ نمایه سازی: 17 خرداد 1404
چکیده مقاله:
The current study is an attempt to contribute for efficient and cost-effective substrates for xanthan gum production. In this context, the sugar cane molasses wastes can be used as a cheap substrate for xanthan gum production. Xanthan biopolymer production by a novel Xanthomonas campestris strain IBRC-M ۱۰۶۴۴ was optimized with statistical approaches. Based on the results of Response Surface Methodology (RSM) with Central Composite Design (CCD) technique, a second-order polynomial model was developed and evaluated the effects of variables on the maximum xanthan production. Agitation rate (X۱: ۲۰۰-۵۰۰ rpm), sugar cane molasses concentration (X۲: ۳۰-۹۰ g/L) and operation temperature (X۳: ۲۵-۳۵ °C) were the factors investigated. The optimal conditions for maximum yield of xanthan production were derived from agitation rate ۵۰۰ rpm, carbon source concentration ۶۵ g/L and operation temperature ۳۰°C. Under these conditions, xanthan and biomass production were found to be ۱۶.۰۳ g/L and ۱.۳۷ g/L, respectively. Our results signify that the sugar cane molasses can be used as a cheap substrate for xanthan biopolymer production.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Ali Zakeri
Environmental Group, Energy Department, Material, and Energy Research Center, Karaj, I.R. IRAN
Mohammad Pazouki
Environmental Group, Energy Department, Material, and Energy Research Center, Karaj, I.R. IRAN
Manouchehr Vossoughi
Chemical and Petroleum Engineering Department, Sharif University of Technology, Tehran, I.R. IRAN
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :