MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2130641448 · doi:10.3389/fmicb.2014.00018

An improved medium for the anaerobic growth of Paracoccus denitrificans Pd1222

2014· article· en· W2130641448 sur OpenAlexaff
Stefanie M. Hahnke, Philipp Moosmann, Tobias J. Erb, Marc Strous

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAlgal biology and biofuel production
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésParacoccus denitrificansAnoxic watersTrace elementAnaerobic exerciseNitriteEnvironmental chemistryZincNitrateChemistryManganeseBiologyBiochemistryEcologyEnzymePhysiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Paracoccus denitrificans is a well studied model organism with respect to its aerobic and anaerobic respiratory enzymes. However, until now, the growth medium for this organism has not been optimized for anaerobic growth. In particular, the requirements of P. denitrificans for trace elements (TEs) are not well known. In the present study we aimed to improve growth rates of P. denitrificans Pd1222 on a defined medium under anoxic conditions. We designed media containing different combinations of TEs at various concentrations, and tested their performance against previously reported media. Our results suggest that growth rate and yield depend on the availability and concentration of TEs in the medium. A chelated TE solution was more suitable than an acidified TE solution. Highest growth rates were achieved with medium comprising the TEs iron, manganese, molybdenum, copper and zinc ranging from 0.1 to 9 μM. On this medium, P. denitrificans Pd1222 grew with a generation time of 4.4 h under anoxic conditions and 2.8 h under oxic conditions. Diauxic growth was clearly shown with respect to nitrate and nitrite reduction under anoxic conditions.

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)0,001
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 GPT0,219
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations41
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in MicrobiologyMême sujetAlgal biology and biofuel productionTravaux en français237 207