Informační systém výzkumu,
vývoje a inovací

Rejstřík informací o výsledcích

Jednoduché vyhledávání

Zpět na hledáníIn-depth analysis of biocatalysts by microfluidics: An emerging source of data for machine learning (2023)výskyt výsledku

Identifikační kód RIV/00159816:_____/23:00079599
Název v anglickém jazyce In-depth analysis of biocatalysts by microfluidics: An emerging source of data for machine learning
Druh J - Recenzovaný odborný článek (Jimp, Jsc a Jost)
Poddruh J/A - Článek v odborném periodiku je obsažen v databázi Web of Science společností Thomson Reuters s příznakem „Article“, „Review“ nebo „Letter“ (Jimp)
Jazyk eng - angličtina
Vědní obor 20801 - Environmental biotechnology
Rok uplatnění 2023
Kód důvěrnosti údajů S - Úplné a pravdivé údaje o výsledku nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů.
Počet výskytů výsledku 3
Počet tvůrců celkem 9
Počet domácích tvůrců 5
Výčet všech uvedených jednotlivých tvůrců Jiří Damborský (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 1030175, orcid: 0000-0002-7848-8216)
David Kovář (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 5683866, orcid: 0000-0002-5550-6143, researcherid: B-4347-2013)
Stanislav Mazurenko (státní příslušnost: RU - Ruská federace, domácí tvůrce: A, vedidk: 1535626)
Zbyněk Prokop (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 3599019, orcid: 0000-0001-9358-4081)
Michal Vašina (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 3343336, orcid: 0000-0002-1504-9929)
Andrew Demello (státní příslušnost: XX - osoby bez státní příslušnosti)
Yun Ding (státní příslušnost: XX - osoby bez státní příslušnosti)
Stavros Stavrakis (státní příslušnost: XX - osoby bez státní příslušnosti)
Tianjin Yang (státní příslušnost: XX - osoby bez státní příslušnosti)
Popis výsledku v anglickém jazyce Nowadays, the vastly increasing demand for novel biotechnological products is supported by the continuous development of biocatalytic applications that provide sustainable green alternatives to chemical processes. The success of a biocatalytic application is critically dependent on how quickly we can identify and characterize enzyme variants fitting the conditions of industrial processes. While miniaturization and parallelization have dramatically increased the throughput of next-generation sequencing systems, the subsequent characterization of the obtained candidates is still a limiting process in identifying the desired biocatalysts. Only a few commercial microfluidic systems for enzyme analysis are currently available, and the transformation of numerous published prototypes into commercial platforms is still to be streamlined. This review presents the state-of-the-art, recent trends, and perspectives in applying microfluidic tools in the functional and structural analysis of biocatalysts. We discuss the advantages and disadvantages of available technologies, their reproducibility and robustness, and readiness for routine laboratory use. We also highlight the unexplored potential of microfluidics to leverage the power of machine learning for biocatalyst development.
Klíčová slova oddělená středníkem Artificial intelligence;Protein engineering;Big data;Protein crystallography;Steady-state kinetics;Thermostability;Catalytic activity;Biotechnology;Biochemical characterization;Enzyme
Stránka www, na které se nachází výsledek https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0734975023000782?via%3Dihub
DOI výsledku 10.1016/j.biotechadv.2023.108171
Odkaz na údaje z výzkumu -

Údaje o výsledku v závislosti na druhu výsledku

Název periodika Biotechnology Advances
ISSN 0734-9750
e-ISSN 1873-1899
Svazek periodika 66
Číslo periodika v rámci uvedeného svazku SEP 2023
Stát vydavatele periodika GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska
Počet stran výsledku 22
Strana od-do
Kód UT WoS článku podle Web of Science 001009341400001
EID výsledku v databázi Scopus -
Způsob publikování výsledku C - Omezený přístup (Restricted Access)
Předpokládaný termín zveřejnění plného textu výsledku -

Ostatní informace o výsledku

Předkladatel Fakultní nemocnice u sv. Anny v Brně
Dodavatel MSM - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy (MŠMT)
Rok sběru 2024
Specifikace RIV/00159816:_____/23:00079599!RIV24-MSM-00159816
Datum poslední aktualizace výsledku 28.05.2024
Kontrolní číslo 192533013 ( v1.0 )

Informace o dalších výskytech výsledku dodaného stejným předkladatelem

Dodáno MZ v roce 2024 RIV/00159816:_____/23:00079599 v dodávce dat RIV24-MZ0-00159816

Informace o dalších výskytech výsledku dodaného ostatními předkladateli

Dodáno MŠMT v roce 2024 RIV/00216224:14310/23:00131491 v dodávce dat RIV24-MSM-14310___ předkladatelem Masarykova univerzita / Přírodovědecká fakulta

Odkazy na výzkumné aktivity, při jejichž řešení výsledek vznikl

Projekt podporovaný MŠMT v programu LM LM2018131 - Česká národní infrastruktura pro biologická data (2020 - 2022)
Velká výzkumná infrastruktura - VVI 90121 - RECETOX RI (2020 - 2022)
Vyhledávání ...