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Enregistrement W2476325860 · doi:10.1002/jobm.201600048

Heavy metal capture by autochthonous yeasts from a volcanic influenced environment of Patagonia

2016· article· en· W2476325860 sur OpenAlexfundno aff
Gabriel Russo, Diego Libkind, María Rosa Giraudo, Osvaldo D. Delgado

Notice bibliographique

RevueJournal of Basic Microbiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueChromium effects and bioremediation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade de LisboaConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y TécnicasCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Mots-clésEnvironmental chemistryYeastBiomass (ecology)MetalHeavy metalsBioavailabilityCryptococcus neoformansChemistryPollutionBiologyMicrobiologyEcologyBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

Heavy metals at elevated concentrations are a major threat to agricultural and human health. Typically, human activities tend to release these metals to the environment in aqueous solutions, generating high levels of pollution due to the mobility of the heavy metals. The aim of the present work was to assess heavy metal tolerance in yeasts isolated from Río Agrio − Lake Caviahue volcanic acidic aquatic environment and to evaluate the capacity of selected strains to capture metals in acidic culture media conditions. The ability of three yeast species, Cryptococcus agrionensis , Cryptococcus sp. 2, and Coniochaeta fodinicola , to tolerate and capture metals in live cultures has been evaluated. These three yeast species showed high tolerance to low pH and elevated concentrations of metals, thus implying their autochthonous status. Minimal inhibitory concentration (MIC) for growth obtained for these isolates showed elevated tolerance to the six heavy metals evaluated and were significantly higher than those registered for other microorganisms. C. agrionensis was able to capture 15.80 mg (g biomass) −1 of Cu 2+ (MIC: 0.22 g L −1 ), Cryptococcus sp. 2 was able to capture 36.25 and 65.28 mg (g biomass) −1 of Ni 2+ and Zn 2+ , respectively (MIC: 0.56 and 1.68, respectively), and C. fodinicola was able to capture 67.11 mg (g biomass) −1 of Zn 2+ (MIC: 3.75). This work reported the ability of yeasts to capture metals in acidic conditions for the first time. We hope that it represents the step‐stone for future researches in the ability and metabolism of yeasts form acidic aquatic environment related to metal tolerance and capture.

Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Le tri à trois modèles

les 5 600 travaux triés →

Les trois modèles l'ont jugé hors champ.

strate : fund_new · poids de sondage : 1678.90 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Microbiology study of heavy metal capture by yeasts; the object is bioremediation.

GPT-5.6 (high)OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

The study investigates heavy-metal tolerance and capture by yeasts.

Grok 4.5OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Microbiology of heavy-metal capture by yeasts.

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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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