Diversity and arsenic-tolerance potential of bacterial communities from soil and sediments along a gold tailing contamination gradient
Notice bibliographique
Résumé
Gold tailings often release arsenic (As) contaminants into the surrounding environment. Microorganisms play an important role in the As cycle, whereas the effects of As on bacterial communities remain unclear. To reveal the effects of As on the diversity of bacterial communities and their As-tolerance potential, farmland soil and river sediment samples were collected at various distances from tailings in the Dandong area of northeastern China. The bacterial communities were analyzed using high-throughput sequencing of 16S rRNA genes. The membrane transport proteins ArsB and (or) ACR3 pump As(III) out of the cell to resist As toxicity. We studied the abundance and phylogeny of ArsB and ACR3 using PCR-based clone libraries and quantitative PCR. The bacterial community was divided into 10 phyla and 59 genera. The transformation from As(V) to As(III) was predominant, which was coupled with denitrification. Both ArsB and ACR3 likely evolved from different orders of Proteobacteria. The arsB gene seems to be more stable in bestowing bacteria with the capability to respond to the As concentration. Moreover, As with iron, manganese, and total organic carbon also influenced the clustering relationships of samples and bacterial distribution.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 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 ».