Toluene degradation by Cupriavidus metallidurans CH34 in nitrate-reducing conditions and in Bioelectrochemical Systems
Notice bibliographique
Résumé
Bioelectrochemical remediation of hydrocarbons is a technology that exploits the ability of specific microorganisms to use as electron acceptor an electrode, thus potentially lowering the operational costs related to classical bioremediation. Several well-characterized hydrocarbonoclastic strains might be electroactive, thus their biodegradation performances in Bioelectrochemical Systems should be studied. Cupriavidus metallidurans CH34 is a model metal-resistant strain whose capacity to degrade benzene aerobically has recently been described. In this study, toluene degradation under anaerobic conditions and the exoelectrogenic capacity of Cupriavidus metallidurans CH34 were determined. Strain CH34 was grown anaerobically with toluene as sole carbon source in sealed serum bottles and then inoculated in a Microbial Electrolysis Cell (MEC) to assess its exoelectrogenic capacity. It was demonstrated for the first time that strain CH34 is able to degrade toluene under nitrate-reducing conditions (up to 45 mgtoluene/L were removed within 17 days, corresponding to 73% of toluene amended). Nitrate consumption and cellular growth were observed during toluene removal. In the MEC, toluene degradation was linked to current production, showing current peaks after every toluene addition (maximum current density 48 mA/m2). Coulombic efficiency of the toluene biodegradation process increased with time, from 11% (first batch cycle), up to 77% (last batch cycle).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».