Metabolomics reveals differences of metal toxicity in cultures of Pseudomonas pseudoalcaligenes KF707 grown on different carbon sources
Notice bibliographique
Résumé
Co-contamination of metals and organic pollutants is a global problem as metals interfere with the metabolism of complex organics by bacteria. Based on a prior observation that metal tolerance was altered by the sole carbon source being used for growth, we sought to understand how metal toxicity specifically affects bacteria using an organic pollutant as their sole carbon source. To this end metabolomics was used to compare cultures of Pseudomonas pseudoalcaligenes KF707 grown on either biphenyl (Bp) or succinate (Sc) as the sole carbon source in the presence of either aluminum (Al) or copper (Cu). Using multivariate statistical analysis it was found that the metals caused perturbations to more cellular processes in the cultures grown on Bp than those grown on Sc. Al induced many changes that were indicative of increased oxidative stress as metabolites involved in DNA damage and protection, the Krebs cycle and anti-oxidant production were altered. Cu also caused metabolic changes that were indicative of similar stress, as well as appearing to disrupt other key enzymes such as fumarase. Additionally, both metals caused the accumulation of Bp degradation intermediates indicating that they interfered with Bp metabolism. Together these results provide a basic understanding of how metal toxicity specifically affects bacteria at a biochemical level during the degradation of an organic pollutant and implicate the catabolism of this carbon source as a major factor that exacerbates metal toxicity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».