Changes in Membrane Fluidity and Fatty Acid Composition of<i>Pseudomonas putida</i>CN-T19 in Response to Toluene
Notice bibliographique
Résumé
A bacterial isolate, Pseudomonas putida CN-T19, could grow in a two-phase medium with toluene up to 50% (v/v). Changes in fatty acid composition and membrane fluidity of the isolate were investigated to understand how this microorganism responds toluene. The changes in the ratios of unsaturated to saturated fatty acids were insignificant between cells grown with and without toluene. The changes in the ratio of cis- to trans-fatty acids of C16:1 and C18:1 was, however, significantly lower in cells grown with toluene than cells grown without toluene, giving approximately 1.3 and 9.7, respectively. Toluene had a fluidizing effect on the membrane of cells grown without toluene, resulting in decrease in membrane polarization ratio. Less fluidizing effect of toluene on the membrane of cells grown with toluene was observed, giving 11% of polarization percentage, which was significantly lower than 53% in cells grown without toluene. These results suggest that cis/trans isomeration of C16:1 and C18:1 makes cell membranes more rigid to respond toluene, and is an adaptive strategy allowing P. putida CN-T19 to grow in the presence of organic solvent.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».