A survey of indigenous microbial hydrocarbon degradation genes in soils from Antarctica and Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Total community DNA from 29 noncontaminated soils and soils impacted by petroleum hydrocarbons and chloro-organics from Antarctica and Brazil were screened for the presence of nine catabolic genes, encoding alkane monooxygenase or aromatic dioxygenases, from known bacterial biodegradation pathways. Specific primers and probes targeting alkane monooxygenase genes were derived from Pseudomonas putida ATCC 29347 (Pp alkB), Rhodococcus sp. strain Q15 (Rh alkB1, Rh alkB2), and Acinetobacter sp. ADP-1 (Ac alkM). In addition, primers and probes detecting aromatic dioxygenase genes were derived from P. putida ATCC 17484 (ndoB), P. putida F1 (todC1), P. putida ATCC 33015 (xylE and cat23), and P. pseudoalcaligenes KF707 (bphA). The primers and probes were used to analyze total community DNA extracts by using PCR and hybridization analysis. All the catabolic genes, except the Ac alkM, were detected in contaminated and control soils from both geographic regions, with a higher frequency in the Antarctic soils. The alkane monooxygenase genes, Rh alkB1 and Rh alkB2, were the most frequently detected alk genes in both regions, while Pp alkB was not detected in Brazil soils. Genes encoding the aromatic dioxygenases toluene dioxygenase (todC1) and biphenyl dioxygenase (bphA) were the most frequently detected in Antarctica, and todC1 and catechol-2,3-dioxygenase (cat23) were the most frequent in Brazil soils. Hybridization analysis confirmed the PCR results, indicating that the probes used had a high degree of homology to the genes detected in the soil extracts and were effective in detecting biodegradative potential in the indigenous microbial population.
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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) | 0,000 | 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 ».