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Enregistrement W2003877489 · doi:10.1139/w10-009

Changes in the structure and diversity of bacterial communities during the process of adaptation to organic wastewater

2010· article· en· W2003877489 sur OpenAlexvenueno aff
Junmin Li, Zexin Jin, Binbin Yu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTemperature gradient gel electrophoresisRAPDWastewaterBiology16S ribosomal RNADiversity indexCommunity structureAdaptation (eye)Microbial population biologyOrganic matterBacteriaEcologyGenetic diversityFood scienceMicrobiologyGeneticsEnvironmental engineeringEnvironmental sciencePopulationSpecies richness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To explore changes in the structure and diversity of activated sludge-derived microbial communities during adaptation to gradual increases in the concentration of wastewater, RAPD-PCR and the combination of PCR amplification of 16S rRNA genes with denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE) analysis were used. In bacterial communities exposed to 0%, 5%, 10%, 20%, or 40% wastewater, there were 27, 25, 18, 17 and 16 bands, respectively, based on DGGE data, while there were 69, 83, 97, 86, and 88 bands, respectively, based on RAPD data. The community similarity index among bacterial communities during the process of adaptation to different concentrations of wastewater was different based on DGGE and RAPD data. Based on DGGE and RAPD profiles, the Shannon-Weiner and Simpson's diversity indices decreased sharply upon exposure to 10% wastewater, indicating that 10% wastewater might be a critical point at which the growth of bacteria could be significantly inhibited and the genotypic diversity could change. This indicated that changes in structure and diversity might have an inhibitory effect on the toxicity of organic matter and that selection and adaptation could play important roles in the changes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,168 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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