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Enregistrement W2108709538 · doi:10.1186/1472-6750-10-2

Characterization of Proton Production and Consumption Associated with Microbial Metabolism

2010· article· en· W2108709538 sur OpenAlexafffund
K. Srinivasan, Radhakrishnan Mahadevan

Notice bibliographique

RevueBMC Biotechnology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Fuel Cells and Bioremediation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationOffice of ScienceU.S. Department of Energy
Mots-clésGeobacter sulfurreducensElectron acceptorBiologyBacterial growthEscherichia coliMetabolismBioreactorAnaerobic exerciseMicrobial metabolismBiochemistryEnvironmental chemistryBacteriaChemistryPhysiologyBiofilmBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Production or consumption of protons in growth medium during microbial metabolism plays an important role in determining the pH of the environment. Such pH changes resulting from microbial metabolism may influence the geochemical speciation of many elements in subsurface environments. Protons produced or consumed during microbial growth were measured by determining the amount of acid or base added in a 5 L batch bioreactor equipped with pH control for different species including Escherichia coli, Geobacter sulfurreducens, and Geobacter metallireducens. RESULTS: An in silico model was used to predict the proton secretion or consumption rates and the results were compared with the data. The data was found to confirm predictions of proton consumption during aerobic growth of E. coli with acetate as the carbon source. However, in contrast to proton consumption observed during aerobic growth of E. coli with acetate, proton secretion was observed during growth of Geobacter species with acetate as the donor and Fe(III) as the extracellular electron acceptor. CONCLUSIONS: In this study, we have also shown that the final pH of the medium can be either acidic or basic depending on the choice of the electron acceptor for the same electron donor. In all cases, the in silico model could predict qualitatively the proton production/consumption rates obtained from the experimental data. Therefore, measurements of pH equivalents generated or consumed during growth can help characterize the microbial physiology further and can be valuable for optimizing practical applications such as microbial fuel cells, where growth associated pH changes can limit current generation rates.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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