Selection of low‐temperature resistance in bacteria and potential applications
Notice bibliographique
Résumé
Microbial consortia may harbour an array of resistance mechanisms that facilitate survival under harsh conditions, including antifreeze and ice-nucleation proteins. Antifreeze proteins lower freezing points as well as inhibit the growth of large, potentially damaging ice crystals from small ice embryos. In contrast, ice-nucleation proteins prevent supercooling and allow ice formation at high, sub-zero temperatures. Psychrophiles and psychrotolerant microbes are typically sought in extremely cold environments. However, given that geography is unlikely to present an insurmountable barrier to microbial dispersal, we reasoned that species with low-temperature adaptations should also be present, although rare, in more temperate environments. In consequence, the challenge then becomes one of selecting for rare microbes present in a larger community. Following the introductory commentary, we demonstrate that both freeze-thaw survival and ice-affinity selection can be used to identify microbes, which demonstrate low-temperature resistance, from enrichments derived from temperate environments. Selection resulted in a drastic decrease in cell abundance and diversity, allowing the isolation of a subset of resistant microbes. Depending on the origin of the consortia, these resistant microbes demonstrated cross-tolerance to osmotic stress, or a high proportion of antifreeze and/or ice-nucleation protein activities. Both types of ice-associating proteins presumably facilitate microbial survival at low temperatures. These proteins, as well as molecules that maintain osmotic balance, are also of commercial interest, with applications in the food, energy and medical industries. In addition, the resistant phenotypes described here provide a glimpse into the breadth of strategies microbes use to survive and thrive at low temperatures.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».