<i>Rhodobacter capsulatus</i> Catalyzes Light-Dependent Fe(II) Oxidation under Anaerobic Conditions as a Potential Detoxification Mechanism
Notice bibliographique
Résumé
Diverse bacteria are known to oxidize millimolar concentrations of ferrous iron [Fe(II)] under anaerobic conditions, both phototrophically and chemotrophically. Yet whether they can do this under conditions that are relevant to natural systems is understood less well. In this study, we tested how light, Fe(II) speciation, pH, and salinity affected the rate of Fe(II) oxidation by Rhodobacter capsulatus SB1003. Although R. capsulatus cannot grow photoautotrophically on Fe(II), it oxidizes Fe(II) at rates comparable to those of bacteria that do grow photoautotrophically on Fe(II) as soon as it is exposed to light, provided it has a functional photosystem. Chelation of Fe(II) by diverse organic ligands promotes Fe(II) oxidation, and as the pH increases, so does the oxidation rate, except in the presence of nitrilotriacetate; nonchelated forms of Fe(II) are also more rapidly oxidized at higher pH. Salt concentrations typical of marine environments inhibit Fe(II) oxidation. When growing photoheterotrophically on humic substances, R. capsulatus is highly sensitive to low concentrations of Fe(II); it is inhibited in the presence of concentrations as low as 5 microM. The product of Fe(II) oxidation, ferric iron, does not hamper growth under these conditions. When other parameters, such as pH or the presence of chelators, are adjusted to promote Fe(II) oxidation, the growth inhibition effect of Fe(II) is alleviated. Together, these results suggest that Fe(II) is toxic to R. capsulatus growing under strictly anaerobic conditions and that Fe(II) oxidation alleviates this toxicity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».