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Enregistrement W2287382567 · doi:10.1080/09593330.2015.1102333

Halotolerance and effect of salt on hydrophobicity in hydrocarbon-degrading bacteria

2015· article· en· W2287382567 sur OpenAlexafffund
Adégilns Longang, Christopher B. Buck, Kathlyn M. Kirkwood

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial bioremediation and biosurfactants
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHalotoleranceHydrocarbonBioremediationBiodegradationBacteriaEnvironmental chemistryMicroorganismChemistrySalt (chemistry)ContaminationSalinityFlocculationMicrobiologyBiologyEcologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrocarbon-contaminated environments often also experience co-contamination with elevated levels of salt. This paper investigates the occurrence of halotolerance among several hydrocarbon-degrading bacteria, as an initial assessment of the importance of salt contamination to bioremediation strategies. Halotolerance was common, but not ubiquitous, among the 12 hydrocarbon-degrading bacteria tested, with many strains growing at up to 75 or 100 g NaCl L(-1) in rich medium. Greater sensitivity to elevated salt concentrations was observed among aromatics degraders compared to saturates degraders, and in defined medium compared to rich medium. Observed effects of high salt concentrations included increased lag times and decreased maximum growth. Many strains exhibited flocculation at elevated salt concentrations, but this did not correlate to any patterns in cell surface hydrophobicity, measured using the Bacterial Adhesion to Hydrocarbon assay. The occurrence of halotolerance in hydrocarbon-degrading bacteria suggests the potential for native microorganisms to contribute to the bioremediation of oil and salt co-contaminated sites, and indicates the need for a better understanding of the relationship between halotolerance and hydrocarbon biodegradation capabilities.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,266
Score d'incertitude au seuil0,504

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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