Green Rust Formation during Fe(II) Oxidation by the Nitrate-Reducing <i>Acidovorax</i> sp. Strain BoFeN1
Notice bibliographique
Résumé
Green rust (GR) as highly reactive iron mineral potentially plays a key role for the fate of (in)organic contaminants, such as chromium or arsenic, and nitroaromatic compounds functioning both as sorbent and reductant. GR forms as corrosion product of steel but is also naturally present in hydromorphic soils and sediments forming as metastable intermediate during microbial Fe(III) reduction. Although already suggested to form during microbial Fe(II) oxidation, clear evidence for GR formation during microbial Fe(II) oxidation was lacking. In the present study, powder XRD, synchrotron-based XAS, Mössbauer spectroscopy, and TEM demonstrated unambiguously the formation of GR as an intermediate product during Fe(II) oxidation by the nitrate-reducing Fe(II)-oxidizer Acidovorax sp. strain BoFeN1. The spatial distribution and Fe redox-state of the precipitates associated with the cells were visualized by STXM. It showed the presence of extracellular Fe(III), which can be explained by Fe(III) export from the cells or extracellular Fe(II) oxidation by an oxidant diffusing from the cells. Moreover, GR can be oxidized by nitrate/nitrite and is known as a catalyst for oxidation of dissolved Fe(II) by nitrite/nitrate and may thus contribute to the production of extracellular Fe(III). As a result, strain BoFeN1 may contribute to Fe(II) oxidation and nitrate reduction both by an direct enzymatic pathway and an indirect GR-mediated process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».