Comparative Shotgun Proteomic Analysis of Wastewater-Cultured Microalgae: Nitrogen Sensing and Carbon Fixation for Growth and Nutrient Removal in <i>Chlamydomonas reinhardtii</i>
Notice bibliographique
Résumé
Chlamydomonas reinhardtii was batch-cultured for 12 days under continuous illumination to investigate nitrogen uptake and metabolic responses to wastewater processing. Our approach compared two conditions: (1) artificial wastewater containing nitrate and ammonia and (2) nutrient-sufficient control containing nitrate as sole form of nitrogen. Treatments did not differ in final biomass; however, comparison of group proteomes revealed significant differences. Label-free shotgun proteomic analysis identified 2358 proteins, of which 92 were significantly differentially abundant. Wastewater cells showed higher relative abundances of photosynthetic antenna proteins, enzymes related to carbon fixation, and biosynthesis of amino acids and secondary metabolites. Control cells showed higher abundances of enzymes and proteins related to nitrogen metabolism and assimilation, synthesis and utilization of starch, amino acid recycling, evidence of oxidative stress, and little lipid biosynthesis. This study of the eukaryotic microalgal proteome response to nitrogen source, availability, and switching highlights tightly controlled pathways essential to the maintenance of culture health and productivity in concert with light absorption and carbon assimilation. Enriched pathways in artificial wastewater, notably, photosynthetic carbon fixation and biosynthesis of plant hormones, and those in nitrate only control, most notably, nitrogen, amino acid, and starch metabolism, represent potential targets for genetic improvement requiring targeted elucidation.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».