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Enregistrement W2768480562 · doi:10.1186/s12934-017-0826-2

Ochrobactrum sp. MPV1 from a dump of roasted pyrites can be exploited as bacterial catalyst for the biogenesis of selenium and tellurium nanoparticles

2017· article· en· W2768480562 sur OpenAlexaff
Emanuele Zonaro, Elena Piacenza, Alessandro Presentato, Francesca Monti, Rossana Dell’Anna, Silvia Lampis, Giovanni Vallini

Notice bibliographique

RevueMicrobial Cell Factories · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSelenium in Biological Systems
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesRegione del Veneto
Mots-clésSeleniumChalcogenChemistryNanoparticleMetalloidNanotechnologyNanomaterialsShewanella oneidensisTelluriumCatalysisNuclear chemistryBacteriaMaterials scienceBiochemistryInorganic chemistryOrganic chemistryBiologyMetal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bacteria have developed different mechanisms for the transformation of metalloid oxyanions to non-toxic chemical forms. A number of bacterial isolates so far obtained in axenic culture has shown the ability to bioreduce selenite and tellurite to the elemental state in different conditions along with the formation of nanoparticles—both inside and outside the cells—characterized by a variety of morphological features. This reductive process can be considered of major importance for two reasons: firstly, toxic and soluble (i.e. bioavailable) compounds such as selenite and tellurite are converted to a less toxic chemical forms (i.e. zero valent state); secondly, chalcogen nanoparticles have attracted great interest due to their photoelectric and semiconducting properties. In addition, their exploitation as antimicrobial agents is currently becoming an area of intensive research in medical sciences. In the present study, the bacterial strain Ochrobactrum sp. MPV1, isolated from a dump of roasted arsenopyrites as residues of a formerly sulfuric acid production near Scarlino (Tuscany, Italy) was analyzed for its capability of efficaciously bioreducing the chalcogen oxyanions selenite (SeO3 2−) and tellurite (TeO3 2−) to their respective elemental forms (Se0 and Te0) in aerobic conditions, with generation of Se- and Te-nanoparticles (Se- and TeNPs). The isolate could bioconvert 2 mM SeO3 2− and 0.5 mM TeO3 2− to the corresponding Se0 and Te0 in 48 and 120 h, respectively. The intracellular accumulation of nanomaterials was demonstrated through electron microscopy. Moreover, several analyses were performed to shed light on the mechanisms involved in SeO3 2− and TeO3 2− bioreduction to their elemental states. Results obtained suggested that these oxyanions are bioconverted through two different mechanisms in Ochrobactrum sp. MPV1. Glutathione (GSH) seemed to play a key role in SeO3 2− bioreduction, while TeO3 2− bioconversion could be ascribed to the catalytic activity of intracellular NADH-dependent oxidoreductases. The organic coating surrounding biogenic Se- and TeNPs was also characterized through Fourier-transform infrared spectroscopy. This analysis revealed interesting differences among the NPs produced by Ochrobactrum sp. MPV1 and suggested a possible different role of phospholipids and proteins in both biosynthesis and stabilization of such chalcogen-NPs. In conclusion, Ochrobactrum sp. MPV1 has demonstrated to be an ideal candidate for the bioconversion of toxic oxyanions such as selenite and tellurite to their respective elemental forms, producing intracellular Se- and TeNPs possibly exploitable in biomedical and industrial applications.

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 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations109
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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