Selective Inhibition of the Oxidation of Ferrous Iron or Sulfur in <i>Thiobacillus ferrooxidans</i>
Notice bibliographique
Résumé
The oxidation of either ferrous iron or sulfur by Thiobacillus ferrooxidans was selectively inhibited or controlled by various anions, inhibitors, and osmotic pressure. Iron oxidation was more sensitive than sulfur oxidation to inhibition by chloride, phosphate, and nitrate at low concentrations (below 0.1 M) and also to inhibition by azide and cyanide. Sulfur oxidation was more sensitive than iron oxidation to the inhibitory effect of high osmotic pressure. These differences were evident not only between iron oxidation by iron-grown cells and sulfur oxidation by sulfur-grown cells but also between the iron and sulfur oxidation activities of the same iron-grown cells. Growth experiments with ferrous iron or sulfur as an oxidizable substrate confirmed the higher sensitivity of iron oxidation to inhibition by phosphate, chloride, azide, and cyanide. Sulfur oxidation was actually stimulated by 50 mM phosphate or chloride. Leaching of Fe and Zn from pyrite (FeS(2)) and sphalerite (ZnS) by T. ferrooxidans was differentially affected by phosphate and chloride, which inhibited the solubilization of Fe without significantly affecting the solubilization of Zn.
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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) | 0,001 | 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 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 ».