Cultivating microbial dark matter in benzene‐degrading methanogenic consortia
Notice bibliographique
Résumé
The microbes responsible for anaerobic benzene biodegradation remain poorly characterized. In this study, we identified and quantified microbial populations in a series of 16 distinct methanogenic, benzene-degrading enrichment cultures using a combination of traditional 16S rRNA clone libraries (four cultures), pyrotag 16S rRNA amplicon sequencing (11 cultures), metagenome sequencing (1 culture) and quantitative polymerase chain reaction (qPCR; 12 cultures). An operational taxonomic unit (OTU) from the Deltaproteobacteria designated ORM2 that is only 84% to 86% similar to Syntrophus or Desulfobacterium spp. was consistently identified in all enrichment cultures, and typically comprised more than half of the bacterial sequences. In addition to ORM2, a sequence belonging to Parcubacteria (candidate division OD1) identified from the metagenome data was the only other OTU common to all the cultures surveyed. Culture transfers (1% and 0.1%) were made in the presence and absence of benzene, and the abundance of ORM2, OD1 and other OTUs was tracked over 415 days using qPCR. ORM2 sequence abundance increased only when benzene was present, while the abundance of OD1 and other OTUs increased even in the absence of benzene. Deltaproteobacterium ORM2 is unequivocally the benzene-metabolizing population. This study also hints at laboratory cultivation conditions for a member of the widely distributed yet uncultivated Parcubacteria (OD1).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,007 | 0,009 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».