Biogeochemical and Environmental Factors in Fe Biomineralization: Magnetite and Siderite Formation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The formation of siderite and magnetite by Fe(III)-reducing bacteria may play an important role in C and Fe geochemistry in subsurface and ocean sediments. The objective of this study was to identify environmental factors that control the formation of siderite (FeCO 3 ) and magnetite (Fe 3 O 4 ) by Fe(III)-reducing bacteria. Psychrotolerant (<20°C), mesophilic (20–35°C) and thermophilic (>45°C) Fe(III)-reducing bacteria were used to examine the reduction of a poorly crystalline iron oxide, akaganeite (β-FeOOH), without a soluble electron shuttle, anthraquinone disulfuonate (AQDS), in the presence of N 2 , N 2 -CO 2 (80:20, V:V), H 2 and H 2 -CO 2 (80:20, V:V) headspace gases as well as in -buffered medium (30–210 mM) under a N 2 atmosphere. Iron biomineralization was also examined under different growth conditions such as salinity, pH, incubation time, incubation temperature and electron donors. Magnetite formation was dominant under a N 2 and a H 2 atmosphere. Siderite formation was dominant under a H 2 -CO 2 atmosphere. A mixture of magnetite and siderite was formed in the presence of a N 2 -CO 2 headspace. Akaganeite was reduced and transformed to siderite and magnetite in a -buffered medium (>120 mM) with lactate as an electron donor in the presence of a N 2 atmosphere. Biogeochemical and environmental factors controlling the phases of the secondary mineral suite include medium pH, salinity, electron donors, atmospheric composition and incubation time. These results indicate that microbial Fe(III) reduction may play an important role in Fe and C biogeochemistry as well as C sequestration in natural environments.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle