Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
140
Lista 2024
Status:
Autorzy: Kutyła Mateusz, Kozłowski Edward, Szajnecki Łukasz, Jagusiński Jakub, Makuch Weronika, Stola Wiktor, Kotyla Dominik, Śliwa Alicja, Tratkowska Hanna, Sitkowski Kacper, Szczepańska Amelia, Startek Milena, Sroka Dominik, Wysokińska Eliza, Baran Marzena, Trytek Mariusz
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2025
Wersja dokumentu: Elektroniczna
Język: angielski
Numer czasopisma: 20
Wolumen/Tom: 64
Strony: 10338 - 10346
Impact Factor: 3,9
Web of Science® Times Cited: 0
Scopus® Cytowania: 0
Bazy: Web of Science | Scopus
Efekt badań statutowych NIE
Finansowanie: The authors would like to thank Maria Curie-Skłodowska University in Lublin, Poland, for providing institutional funds to support this work.
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Witryna wydawcy
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 7 maja 2025
Abstrakty: angielski
Lyophilized fungal mycelia are a promising class of biocatalysts, offering high stability in organic solvents and at high temperatures as well as reduced environmental footprint compared to free enzymes. However, the screening of fungal strains for catalytic activity in ester bond formation remains a labor-intensive and costly process. In this study, two predictive models were developed to estimate the catalytic efficiency of fungal mycelia for the esterification of perillyl alcohol with butyric acid. The models were based on attenuated total reflectance infrared (ATR-IR) spectral data and experimentally determined esterification yields of 123 fungal strains isolated from the local environment. To reduce the high dimensionality of the ATR-IR data set (1762 predictors), elastic net regularization and principal component analysis (PCA) were applied. A generalized linear model (GLM) using an elastic net achieved a coefficient of determination (R2) of 0.86, while the PCA-based model yielded an R2 of 0.64. These findings demonstrate a strong correlation between the ATR-IR spectral features and the biocatalytic performance of the mycelia, indicating that their catalytic activity can be reliably predicted using the spectral data alone. This approach enables the rapid and inexpensive screening of fungal biocatalysts, significantly reducing the need for time-consuming enzymatic reactions and chromatographic analysis. The catalytic efficiency, expressed as the synthesis yield of perillyl butyrate, can thus be estimated within seconds using the model FN(0,s2)(⟨x,θ̂⟩) ∈ [0,1] where ⟨x,θ̂⟩ is the inner product between the spectral data vector and the estimated model parameters.