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Enregistrement W2834966293 · doi:10.1139/cjm-2017-0535

Arsenic-hypertolerant and arsenic-reducing bacteria isolated from wells in Tucumán, Argentina

2018· article· en· W2834966293 sur OpenAlexvenueno aff
Daniela Maizel, María del Pilar Balverdi, Barry P. Rosen, A. Sales, Marcela A. Ferrero

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinisterio de Ciencia y TecnologíaNational Institutes of HealthMinisterio de Ciencia, Tecnología e Innovación ProductivaConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
Mots-clésArsenicBacteriaMicrobiologyBiologyChemistryEnvironmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arsenic-hypertolerant bacteria were isolated from arsenic-contaminated well water from the village of Los Pereyra in Tucumán province, Argentina. Microorganisms that biotransform arsenic are a major factor in arsenic mobilization in contaminated aquifers. Groundwater analyses showed a level of arsenic contamination (mean concentration of 978 μg·L−1) that exceeds the safe drinking water limit of 10 μg·L−1 recommended by the World Health Organization and the Argentine Food Code. There was considerable spatial variability in the concentration of arsenic in each of the wells analyzed and in the distribution of the major anions HCO3–, SO42–, and Cl–. Eighteen bacterial strains were characterized. Six strains belonging to the Actinobacteria phylum were able to grow in media with 20 mmol·L–1 As(III) or 200 mmol·L–1 As(V) and were also highly resistant to Cr, Cd, and Cu. Their ability to biotransform arsenic was examined by speciation of the products by high-performance liquid chromatography inductively coupled plasma mass spectrometry. In addition, two strains, Brevibacterium sp. strain AE038-4 and Microbacterium sp. strain AE038-20, were capable of aerobic arsenate reduction, which suggests that these strains could increase the mobility of arsenic by formation of more mobile As(III).

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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,190
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations16
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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