Integrative analysis of <i>Geobacter</i> spp. and sulfate-reducing bacteria during uranium bioremediation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Enhancing microbial U(VI) reduction with the addition of organic electron donors is a promising strategy for immobilizing uranium in contaminated groundwaters, but has yet to be optimized because of a poor understanding of the factors controlling the growth of various microbial communities during bioremediation. In previous field trials in which acetate was added to the subsurface, there were two distinct phases: an initial phase in which acetate-oxidizing, U(VI)-reducing Geobacter predominated and U(VI) was effectively reduced and a second phase in which acetate-oxidizing sulfate reducing bacteria (SRB) predominated and U(VI) reduction was poor. The interaction of Geobacter and SRB was investigated both in sediment incubations that mimicked in situ bioremediation and with in silico metabolic modeling. In sediment incubations, Geobacter grew quickly but then declined in numbers as the microbially reducible Fe(III) was depleted whereas the SRB grow more slowly and reached dominance after 30–40 days. Modeling predicted a similar outcome. Additional modeling in which the relative initial percentages of the Geobacter and SRB were varied indicated that there was little to no competitive interaction between Geobacter and SRB when acetate was abundant. Further simulations suggested that the addition of Fe(III) would revive the Geobacter, but have little to no effect on the SRB. This result was confirmed experimentally. The results demonstrate that it is possible to predict the impact of amendments on important components of the subsurface microbial community during groundwater bioremediation. The finding that Fe(III) availability, rather than competition with SRB, is the key factor limiting the activity of Geobacter during in situ uranium bioremediation will aid in the design of improved uranium bioremediation strategies.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».