Changes in growth parameters of Pseudomonas pseudoalcaligenes after ten months culturing at increasing temperature
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, we report the thermal adaptation of Pseudomonas pseudoalcaligenes, characterized as changes in growth parameters. Six clones derived from a single colony of P. pseudoalcaligenes were cultured in two different temperature regimes for 10 months, with three clones forming the control group, cultured at a constant temperature, and another three clones forming the high-temperature (HT) group, cultured at increasing temperature (from 41 to 47 degrees C). Three growth parameters were measured: the lag time (lambda), which is the period between the time of transfer to a new medium and the time when the cell replication starts; the maximum growth rate (mu(m)); and the maximum yield (A). These three parameters are major components of bacterial fitness. The Gompertz and logistic models were used to estimate these three parameters. The two models gave almost identical estimates, but the Gompertz model had R(2) values consistently larger than the logistic model. The HT clones had significantly shorter lambda, but higher mu(m) and A than the control clones when both were grown at the originally stressful temperature of 45 degrees C, suggesting significant thermal adaptation. Interestingly, the HT clones grew equally well as the control clones at 35 degrees C, i.e. improved performance at 45 degrees C was not associated with a reduced performance at 35 degrees C.
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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 | 0,001 |
| 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 ».