The Impact of Tellurite on Highly Resistant Marine Bacteria and Strategies for Its Reduction
Notice bibliographique
Résumé
Five marine bacteria (＂Pseudoalteromonas spiralis＂, Te-2-2; ＂Pseudoalteromonas telluritireducens＂, Se-1-2-red; ＂Erythrobacter litoralis＂, T4; ＂Citromicrobium bathyomarinum＂, JF1; and a ＂Shewanella frigidimarina relative＂, strain ER-Te-48), possessing both very high level aerobic resistance and the ability to reduce TeO_3^(2-) to elemental Te were investigated to better understand their interaction with this metalloid oxide. It was found that reduction can be greatly influenced by several factors including carbon source, pH and aeration. The physiological and metabolic response of cells to tellurite differs between strains. In its presence, versus absence, cellular biomass varied, yielding relatively similar or decreased amounts of protein. ATP production was affected in the same manner, with similar and decreased levels in cells harvested from media containing TeO_3^(2-). Three different strategies for tellurite reduction, which required de novo synthesis of a reductase, were observed. Strain ER-Te-48 employed a periplasmic reductase, while Te-2-2, T4 and JF1 required an intact cytoplasmic membrane for reduction. Lastly, Se-1-2-red was only able to reduce as an undisturbed whole cell culture.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».