Biomineralisation performance of bacteria isolated from a landfill in China
Notice bibliographique
Résumé
We report an investigation of microbially induced carbonate precipitation by seven indigenous bacteria isolated from a landfill in China. Bacterial strains were cultured in a medium supplemented with 25 mmol/L calcium chloride and 333 mmol/L urea. The experiments were carried out at 30 °C for 7 days with agitation by a shaking table at 130 r/min. Scanning electron microscopic and X-ray diffraction analyses showed variations in calcium carbonate polymorphs and mineral composition induced by all bacterial strains. The amount of carbonate precipitation was quantified by titration. The amount of carbonate precipitated in the medium varied among isolates, with the lowest being Bacillus aerius rawirorabr15 (LC092833) precipitating around 1.5 times more carbonate per unit volume than the abiotic (blank) solution. Pseudomonas nitroreducens szh_asesj15 (LC090854) was found to be the most efficient, precipitating 3.2 times more carbonate than the abiotic solution. Our results indicate that bacterial carbonate precipitation occurred through ureolysis and suggest that variations in carbonate crystal polymorphs and rates of precipitation were driven by strain-specific differences in urease expression and response to the alkaline environment. These results and the method applied provide benchmarking and screening data for assessing the bioremediation potential of indigenous bacteria for containment of contaminants in landfills.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».