Assessment of intra-species diversity among strains of<i>Acinetobacter</i><i>baumannii</i>isolated from sites contaminated with petroleum hydrocarbons
Notice bibliographique
Résumé
A total of 96 crude oil-degrading bacterial strains were isolated from 5 geographically diverse sites in India that were contaminated with different types of petroleum hydrocarbons. The strains were identified by sequencing the genes that encode for 16S rRNA. Out of the 96 isolates, 25 strains were identified as Acinetobacter baumannii and selected for the study. All of the selected strains could degrade the total petroleum hydrocarbon fractions of crude oil. These 25 strains were biochemically profiled and grouped into 8 phenovars on the basis of multivariate analysis of their substrate utilization profiles. PCR-based DNA fingerprinting was performed using intergenic repetitive DNA sequences, which divided the selected 25 strains into 7 specific genomic clusters. tRNA intergenic spacer length polymorphism was performed to determine the intra-species relatedness among these 25 strains. It delineated the strains into 8 genomic groups. The present study detected specific variants among the A. baumannii strains with differential degradation capacities for different fractions of crude oil. This could play a significant role in in situ bioremediation. The study also revealed the impact of environmental factors that cause intra-species diversity within the selected strains of A. baumannii.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».