Kinetics of Substrate Biodegradation under the Cumulative Effects of Bioavailability and Self-Inhibition
Notice bibliographique
Résumé
Microbial degradation is an important process in many environments controlling for instance the cycling of nutrients or the biodegradation of contaminants. At high substrate concentrations toxic effects may inhibit the degradation process. Bioavailability limitations of a degradable substrate can therefore either improve the overall dynamics of degradation by softening the contaminant toxicity effects to microorganisms, or slow down the biodegradation by reducing the microbial access to the substrate. Many studies on biodegradation kinetics of a self-inhibitive substrate have mainly focused on physiological responses of the bacteria to substrate concentration levels without considering the substrate bioavailability limitations rising from different geophysical and geochemical dynamics at pore-scale. In this regard, the role of bioavailability effects on the kinetics of self-inhibiting substrates is poorly understood. In this study, we theoretically analyze this role and assess the interactions between self-inhibition and mass transfer-limitations using analytical/numerical solutions, and show the findings practical relevance for a simple model scenario. Although individually self-inhibition and mass-transfer limitations negatively impact biodegradation, their combined effect may enhance biodegradation rates above a concentration threshold. To our knowledge, this is the first theoretical study describing the cumulative effects of the two mechanisms together.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».