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학술저널
저자정보
Bhatt Ashish (Natubhai V. Patel College of Pure and Applied Sciences Vallabh Vidyanagar Gujarat 388120 India) Prajapati Darshankumar (Natubhai V. Patel College of Pure and Applied Sciences Vallabh Vidyanagar Gujarat 388120 India) Gupte Akshaya (Post-graduate Department of Biosciences Satellite Campus Vadtal Road Bakrol-388315 Anand Gujarat In)
저널정보
한국미생물생명공학회 한국미생물·생명공학회지 한국미생물·생명공학회지 제51권 제1호
발행연도
2023.3
수록면
69 - 82 (14page)
DOI
10.48022/mbl.2212.12008

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Nitrilases are a hydrolase group of enzymes that catalyzes nitrile compounds and produce industrially important organic acids. The current objective is to optimize nitrilase production using statistical methods assisted with artificial intelligence (AI) tool from novel nitrile degrading isolate. A nitrile hydrolyzing bacteria Bacillus subtilis AGAB-2 (GenBank Ascension number- MW857547) was isolated from industrial effluent waste through an enrichment culture technique. The culture conditions were optimized by creating an orthogonal design with 7 variables to investigate the effect of the significant factors on nitrilase activity. On the basis of obtained data, an AI-driven support vector machine was used for the fitted regression, which yielded new sets of predicted responses with zero mean error and reduced root mean square error. The results of the above global optimization were regarded as the theoretical optimal function conditions. Nitrilase activity of 9832 ± 15.3 U/ml was obtained under optimized conditions, which is a 5.3-fold increase in compared to unoptimized (1822 ± 18.42 U/ml). The statistical optimization method involving Plackett Burman Design and Response surface methodology in combination with an AI tool created a better response prediction model with a significant improvement in enzyme production.
#Bacillus subtilis #enzyme #green chemistry #nitrilase #response surface method #support vector machine

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