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Enregistrement W2782363580 · doi:10.3389/fmicb.2017.02610

Time Course-Dependent Methanogenic Crude Oil Biodegradation: Dynamics of Fumarate Addition Metabolites, Biodegradative Genes, and Microbial Community Composition

2018· article· en· W2782363580 sur OpenAlexafffund
Courtney R. A. Toth, Lisa M. Gieg

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiodegradationMicrobial population biologyChemistryComposition (language)BacteriaFood scienceBiologyOrganic chemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biodegradation of crude oil in subsurface petroleum reservoirs has adversely impacted most of the world’s oil, converting this resource to heavier forms that are of lower quality and more challenging to recover. Oil degradation in deep reservoir environments has been attributed to methanogenesis over geological time, yet our understanding of the processes and organisms mediating oil transformation in the absence of electron electrons remains incomplete. Here, we sought to identify hydrocarbon activation mechanisms and reservoir-associated microorganisms that may have helped shape the formation of biodegraded oil by incubating oilfield produced water in the presence of light (°API = 32) or heavy crude oil (°API = 16). Over the course of 17 months, we conducted routine analytical (GC, GC-MS) and molecular (PCR/qPCR of assA and bssA genes, 16S rRNA gene sequencing) surveys to assess microbial community composition and activity changes over time. Over the incubation period, we detected the formation of transient hydrocarbon metabolites indicative of alkane and alkylbenzene addition to fumarate, corresponding with increases in methane production and fumarate addition gene abundance. Chemical and gene-based evidence of hydrocarbon biodegradation under methanogenic conditions was supported by the enrichment of hydrocarbon fermenters known to catalyze fumarate addition reactions (e.g. Desulfotomaculum, Smithella), along with syntrophic bacteria (Syntrophus), methanogenic archaea, and several candidate phyla (e.g. ‘Atribacteria’, ‘Cloacimonetes’). Our results reveal that fumarate addition is a possible mechanism for catalyzing the methanogenic biodegradation of susceptible saturates and aromatic hydrocarbons in crude oil, and we propose the roles of community members and candidate phyla in our cultures that may be involved in hydrocarbon transformation to methane in crude oil systems.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,868

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations61
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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