Physiological and molecular characterization of anaerobic benzene‐degrading mixed cultures
Notice bibliographique
Résumé
Nine distinct anaerobic benzene-degrading cultures were enriched from sediment samples from four different sites. These cultures used nitrate, sulphate or CO2 as electron acceptors. The shortest doubling times were observed in nitrate-reducing cultures, although cell yield was lowest in these cultures. The highest substrate concentration utilized and maximum absolute rates of benzene degraded (in micro M day-1) were observed in methanogenic cultures. The microbial compositions of a methanogenic and nitrate-reducing culture were determined from a clone library of 16S rRNA genes. Five Bacterial 16S rRNA sequences, one of which resembled a clone previously found in a sulphate-reducing, benzene-degrading culture and four Archaeal 16S rRNA sequences were identified in a methanogenic culture. Four Bacterial and no Archaeal 16S rRNA sequences were identified in a nitrate-reducing culture. The relative abundance of the four nitrate-reducing putative species was determined by slot blot hybridization. Two green sulphur bacteria together formed 52% of the clone library, but were found to be less than 4% of the culture by slot blot analysis. One of the cloned 16S rRNA gene sequences comprised 70% of the culture and was phylogenetically 93% similar to both Azoarcus and Dechloromonas species, which have been shown to degrade aromatic compounds, including benzene, under nitrate-reducing conditions.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».