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Enregistrement W2144403704 · doi:10.1128/aem.68.9.4653-4657.2002

Characterization of the Lipopolysaccharides and Capsules of <i>Shewanella</i> spp

2002· article· en· W2144403704 sur OpenAlexaff
Anton Korenevsky, Evgeny Vinogradov, Yuri A. Gorby, Terry J. Beveridge

Notice bibliographique

RevueApplied and Environmental Microbiology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Fuel Cells and Bioremediation
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShewanella oneidensisShewanellaShewanella putrefaciensPolysaccharideBacteriaMicrobiologyStrain (injury)Gel electrophoresisChemistryPolyacrylamide gel electrophoresisAlgaeBiochemistryBiologyBotanyEnzymeAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electron microscopy, sodium dodecyl sulfate-polyacrylamide gel electrophoresis with silver staining and (1)H, (13)C, and (31)P-nuclear magnetic resonance (NMR) were used to detect and characterize the lipopolysaccharides (LPSs) of several Shewanella species. Many expressed only rough LPS; however, approximately one-half produced smooth LPS (and/or capsular polysaccharides). Some LPSs were affected by growth temperature with increased chain length observed below 25 degrees C. Maximum LPS heterogeneity was found at 15 to 20 degrees C. Thin sections of freeze-substituted cells revealed that Shewanella oneidensis, S. algae, S. frigidimarina, and Shewanella sp. strain MR-4 possessed either O-side chains or capsular fringes ranging from 20 to 130 nm in thickness depending on the species. NMR detected unusual sugars in S. putrefaciens CN32 and S. algae BrY(DL). It is possible that the ability of Shewanella to adhere to solid mineral phases (such as iron oxides) could be affected by the composition and length of surface polysaccharide polymers. These same polymers in S. algae may also contribute to this opportunistic pathogen's ability to promote infection.

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 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,818

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,133
Écart entre enseignants0,129 · 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.

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

Citations67
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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