Evaluating the Metal Tolerance Capacity of Microbial Communities Isolated from Alberta Oil Sands Process Water
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenic activities have resulted in the intensified use of water resources. For example, open pit bitumen extraction by Canada's oil sands operations uses an estimated volume of three barrels of water for every barrel of oil produced. The waste tailings-oil sands process water (OSPW)-are stored in holding ponds, and present an environmental concern as they are comprised of residual hydrocarbons and metals. Following the hypothesis that endogenous OSPW microbial communities have an enhanced tolerance to heavy metals, we tested the capacity of planktonic and biofilm populations from OSPW to withstand metal ion challenges, using Cupriavidus metallidurans, a known metal-resistant organism, for comparison. The toxicity of the metals toward biofilm and planktonic bacterial populations was determined by measuring the minimum biofilm inhibitory concentrations (MBICs) and planktonic minimum inhibitory concentrations (MICs) using the MBEC ™ assay. We observed that the OSPW community and C. metallidurans had similar tolerances to 22 different metals. While thiophillic elements (Te, Ag, Cd, Ni) were found to be most toxic, the OSPW consortia demonstrated higher tolerance to metals reported in tailings ponds (Al, Fe, Mo, Pb). Metal toxicity correlated with a number of physicochemical characteristics of the metals. Parameters reflecting metal-ligand affinities showed fewer and weaker correlations for the community compared to C. metallidurans, suggesting that the OSPW consortia may have developed tolerance mechanisms toward metals present in their environment.
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 ».