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Enregistrement W2256495515 · doi:10.1371/journal.pone.0147700

A Submersible, Off-Axis Holographic Microscope for Detection of Microbial Motility and Morphology in Aqueous and Icy Environments

2016· article· en· W2256495515 sur OpenAlexfundno aff
Christian Lindensmith, Stephanie Rider, Manuel Bedrossian, J. Kent Wallace, Eugene Serabyn, G. M. Showalter, Jody W. Deming, Jay Nadeau

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePolar Research and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill UniversityCalifornia Institute of TechnologyUniversity of WashingtonGordon and Betty Moore Foundation
Mots-clésMotilityAstrobiologyDesiccationIcy moonBiologyBiophysicsCell biologyPhysicsEcologyPlanetAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sea ice is an analog environment for several of astrobiology's near-term targets: Mars, Europa, Enceladus, and perhaps other Jovian or Saturnian moons. Microorganisms, both eukaryotic and prokaryotic, remain active within brine channels inside the ice, making it unnecessary to penetrate through to liquid water below in order to detect life. We have developed a submersible digital holographic microscope (DHM) that is capable of resolving individual bacterial cells, and demonstrated its utility for immediately imaging samples taken directly from sea ice at several locations near Nuuk, Greenland. In all samples, the appearance and motility of eukaryotes were conclusive signs of life. The appearance of prokaryotic cells alone was not sufficient to confirm life, but when prokaryotic motility occurred, it was rapid and conclusive. Warming the samples to above-freezing temperatures or supplementing with serine increased the number of motile cells and the speed of motility; supplementing with serine also stimulated chemotaxis. These results show that DHM is a useful technique for detection of active organisms in extreme environments, and that motility may be used as a biosignature in the liquid brines that persist in ice. These findings have important implications for the design of missions to icy environments and suggest ways in which DHM imaging may be integrated with chemical life-detection suites in order to create more conclusive life detection packages.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil0,255

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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