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Enregistrement W2126211182 · doi:10.1139/cjm-2014-0803

Heavy-metal resistance in Gram-negative bacteria isolated from Kongsfjord, Arctic

2015· article· en· W2126211182 sur OpenAlexvenueno aff
C.S. Neethu, K M Mujeeb Rahiman, A. V. Saramma, A. A. Mohamed Hatha

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCadmiumMercury (programming language)ZincBacteriaSeleniumEnvironmental chemistryChemistryDilutionMetal toxicityMetalArcticBiologyMicrobiologyHeavy metalsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Isolation and characterization of heterotrophic Gram-negative bacteria was carried out from the sediment and water samples collected from Kongsfjord, Arctic. In this study, the potential of Arctic bacteria to tolerate heavy metals that are of ecological significance to the Arctic (selenium (Se), mercury (Hg), cadmium (Cd), copper (Cu), lead (Pb), and zinc (Zn)) was investigated. Quantitative assay of 130 isolates by means of plate diffusion and tube dilution methods was carried out by incorporation of different concentrations of metals. Growth in Se and Pb at a concentration of 3000 μg/L was significantly lower (P≤0.0001) than at 2000 μg/L. The minimum inhibitory concentration for Cd and Hg was 50 μg/L (P≤0.0001, F=264.23 and P≤0.0001, F=291.08, respectively) even though in the tube dilution test, Hg-containing tubes showed much less growth, revealing its superior toxicity to Cd. Thus, the level of toxicity of heavy metals was found to be in the order of Hg>Cd>Cu>Zn>Pb>Se. Multiple-metal-resistant isolates were investigated for their resistance against antibiotics, and a positive correlation was observed between antibiotic and metal resistance for all the isolates tested. The resistant organisms thus observed might influence the organic and inorganic cycles in the Arctic and affect the ecosystem.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,775
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations48
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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