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Enregistrement W2303879633 · doi:10.1002/ep.12357

Comparison study on copper bioaccumulation by growing <scp><i>P</i></scp><i>ichia kudriavzevii</i> and <scp><i>S</i></scp><i>accharomyces cerevisiae</i>

2016· article· en· W2303879633 sur OpenAlexaff
Chunsheng Li, Dandan Zhang, Ning Ma, Dongfeng Wang, Li Laihao, Xianqing Yang, Ying Xu

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Progress & Sustainable Energy · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueChromium effects and bioremediation
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBioaccumulationChemistryEnvironmental chemistryCopperMetal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bioaccumulation via growing microorganisms is a potential technique for treatment of heavy metal pollution. In this study, the Cu tolerance, bioaccumulation properties, and removal ability of growing Pichia kudriavzevii and Saccharomyces cerevisiae in complex environments were investigated comparatively. P. kudriavzevii displayed higher total Cu bioaccumulation capacity and Cu removal rate than S. cerevisiae at various bioaccumulation time and Cu concentrations. The Cu bioaccumulation in both yeasts was obviously improved at low pH and high concentrations of NaCl, which resulted in the increase of Cu removal rate. The maximum Cu removal rate of P. kudriavzevii respectively reached to 55.53% at 20 g/L NaCl and to 77.84% at pH 3, obviously higher than that in normal condition at pH 5 without NaCl addition (13.77%). High concentrations of Zn (0.05 − 0.5 mmol/L) significantly improved the Cu removal ability of P. kudriavzevii while the Cu removal rate was markedly inhibited with the addition of Cd (0.05 − 0.5 mmol/L). Compared with S. cerevisiae, the multi‐stress‐tolerant P. kudriavzevii possessed more powerful Cu tolerance and bioaccumulation ability at low pH, high concentrations of NaCl and with the addition of other heavy metal ions. It suggested that P. kudriavzevii could be used as a potential candidate for Cu removal in complex environments. © 2016 American Institute of Chemical Engineers Environ Prog, 35: 1353–1360, 2016

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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