Effect of pH and Temperature on Denitrification Gene Expression and Activity in <i>Pseudomonas mandelii</i>
Notice bibliographique
Résumé
Pseudomonas mandelii liquid cultures were studied to determine the effect of pH and temperature on denitrification gene expression, which was quantified by quantitative reverse transcription-PCR. Denitrification was measured by the accumulation of nitrous oxide (N(2)O) in the headspace in the presence of acetylene. Levels of gene expression of nirS and cnorB at pH 5 were 539-fold and 6,190-fold lower, respectively, than the levels of gene expression for cells grown at pH 6, 7, and 8 between 4 h and 8 h. Cumulative denitrification levels were 28 micromol, 63 micromol, and 22 micromol at pH 6, 7, and 8, respectively, at 8 h, whereas negligible denitrification was measured at pH 5. P. mandelii cells grown at 20 degrees C and 30 degrees C exhibited 9-fold and 94-fold increases in levels of cnorB expression between 0 h and 2 h, respectively, and an average 17-fold increase in levels of nirS gene expression. In contrast, induction of cnorB and nirS gene expression for P. mandelii cells grown at 10 degrees C did not occur in the first 4 h. Levels of cumulative denitrification at 10 h were 6.6 micromol for P. mandelii cells grown at 10 degrees C and 20 degrees C and 30 micromol for cells grown at 30 degrees C. Overall, levels of cnorB and nirS expression were relatively insensitive to pH values over the range of pH 6 to 8 but were substantially reduced at pH 5, whereas gene expression was sensitive to temperature, with induction and time to achieve maximum gene expression delayed as the temperature decreased from 30 degrees C. Low pH and temperature negatively affected denitrification activity.
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 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 ».