Bacterial and Mineral Elements in an Arctic Biofilm: A Correlative Study Using Fluorescence and Electron Microscopy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Few simple labeling methods exist for simultaneous fluorescence and electron microscopy of bacteria and biofilms. Here we describe the synthesis, characterization, and application of fluorescent nanoparticle quantum dot (QD) conjugates to target microbial species, including difficult to label Gram-negative strains. These QD conjugates impart contrast for both environmental scanning electron microscopy (ESEM) and fluorescence microscopy, permitting observation of living and fixed bacteria and biofilms. We apply these probes for studying biofilms extracted from perennial cold springs in the Canadian High Arctic, which is a particularly challenging system. In these biofilms, sulfur-metabolizing bacteria live in close association with unusual sulfur mineral formations. Following simple labeling protocols with the QD conjugates, we are able to image these organisms in fully-hydrated samples and visualize their relationship to the sulfur minerals using both ESEM and fluorescence microscopy. We then use scanning transmission electron microscopy to observe precipitated sulfur around individual cells and within the biofilm lattice. All combined, this information sheds light on the possible mechanisms of biofilm and mineral structure formation. These new QD conjugates and techniques are highly transferable to many other microbiological applications, especially those involving Gram-negative bacteria, and can be used for correlated fluorescence and electron microscopy.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle