A Whole-Cell Biosensor for the Detection of Gold
Notice bibliographique
Résumé
Geochemical exploration for gold (Au) is becoming increasingly important to the mining industry. Current processes for Au analyses require sampling materials to be taken from often remote localities. Samples are then transported to a laboratory equipped with suitable analytical facilities, such as Inductively Coupled Plasma-Mass Spectrometry (ICP-MS) or Instrumental Neutron Activation Analysis (INAA). Determining the concentration of Au in samples may take several weeks, leading to long delays in exploration campaigns. Hence, a method for the on-site analysis of Au, such as a biosensor, will greatly benefit the exploration industry. The golTSB genes from Salmonella enterica serovar typhimurium are selectively induced by Au(I/III)-complexes. In the present study, the golTSB operon with a reporter gene, lacZ, was introduced into Escherichia coli. The induction of golTSB::lacZ with Au(I/III)-complexes was tested using a colorimetric β-galactosidase and an electrochemical assay. Measurements of the β-galactosidase activity for concentrations of both Au(I)- and Au(III)-complexes ranging from 0.1 to 5 µM (equivalent to 20 to 1000 ng g(-1) or parts-per-billion (ppb)) were accurately quantified. When testing the ability of the biosensor to detect Au(I/III)-complexes(aq) in the presence of other metal ions (Ag(I), Cu(II), Fe(III), Ni(II), Co(II), Zn, As(III), Pb(II), Sb(III) or Bi(III)), cross-reactivity was observed, i.e. the amount of Au measured was either under- or over-estimated. To assess if the biosensor would work with natural samples, soils with different physiochemical properties were spiked with Au-complexes. Subsequently, a selective extraction using 1 M thiosulfate was applied to extract the Au. The results showed that Au could be measured in these extracts with the same accuracy as ICP-MS (P<0.05). This demonstrates that by combining selective extraction with the biosensor system the concentration of Au can be accurately measured, down to a quantification limit of 20 ppb (0.1 µM) and a detection limit of 2 ppb (0.01 µM).
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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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».