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Enregistrement W2611288570 · doi:10.5539/ijb.v9n3p1

Treatment of Chromium Pollution by the Reductase Enzyme Generated by a Chromium-Resistant Bacterium Isolated in Dewatering Sludge

2017· article· en· W2611288570 sur OpenAlexvenueno aff
Paul Fabrice Nguema, Zejiao Luo, Zachari Mohamadou Mounir, M A Jun

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Biology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueChromium effects and bioremediation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBioremediationChromiumStrain (injury)ThiosulfateChemistryBacteriaFood scienceBacillus cereusReductaseEnzymeSubstrate (aquarium)MicrobiologyBiochemistryNuclear chemistryBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An efficient Cr (VI)-resistant and reducing bacterial strain was successfully isolated in dewatering sludge collected from a sewage treatment plant, and characterized in vitro Cr (VI) reduction through a reductase enzyme. Phylogenetic analysis using 16S rDNA gene sequencing revealed that the newly isolated strain namely Pf-1 was closely related to Bacillus cereus. The strain almost reduced 0.17 mM Cr (VI) within 24h incubation and the presence of different substrates such as glucose, sucrose, or acetate significantly enhanced the reduction rate of Cr (VI) to Cr (III). However, addition of the same substrate at the stationary phase of the microbial growth increased the reduction rate as well as bacterial growth. Additionally, raising the concentration of thiosulfate in the medium doubled the reduction rate under similar conditions. Assay with different fractions of the cells demonstrated that the reductase enzyme activity was mainly associated with the cytoplasmic fraction. The maximum activity was 23.3 µM h-1 mg-1 protein and was obtained at the Cr (VI) concentration of 2 mM. The promising strain can be efficiently employed for bioremediation of Cr (VI) polluted sites.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,281

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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