Community dynamics of a mixed-bacterial culture growing on petroleum hydrocarbons in batch culture
Notice bibliographique
Résumé
The effects of various hydrocarbon substrates, and a chemical surfactant capable of enhancing crude-oil biodegradation, on the community structure of a mixed-bacterial inoculum were examined in batch culture. Of 1000 TSA-culturable isolates, 68.6% were identified at the genus level or better by phospholipid fatty acid analysis over 7-day time course experiments. Cultures were exposed to 20 g/L Bow River crude oil with and without 0.625 g/L Igepal CO-630 (a nonylphenol ethoxylate surfactant), 5 g/L saturates, 5 g/L aromatics, or 125 g/L refinery sludge. A group of six genera dominated the cultures: Acinetobacter, Alcaligenes, Ochrobactrum, Pseudomonas/Flavimonas, Stenotrophomonas, and Yersinia. Species from four of the genera were shown to be capable of hydrocarbon degradation, and counts of hydrocarbon degrading and total heterotrophic bacteria over time were nearly identical. Pseudomonas/Flavimonas and Stenotrophomonas normally dominated during the early portions of cultures, although the lag phase of Stenotrophomonas appears to have been increased by surfactant addition. Acinetobacter calcoaceticus was the most frequently isolated microorganism during exposure to the saturate fraction of crude oil. Regardless of substrate, the culture medium supported a greater variety of organisms during the latter portions of cultures. Understanding the community structure and dynamics of mixed bacterial cultures involved in treatment of heterogeneous waste substrates may assist in process development and optimization studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».