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Enregistrement W2888849785 · doi:10.1139/cjm-2018-0254

Biomineralisation performance of bacteria isolated from a landfill in China

2018· article· en· W2888849785 sur OpenAlexvenueno aff
Adharsh Rajasekar, Stephen Wilkinson, Raju Sekar, J. Bridge, Eduardo Medina‐Roldán, Charles K.S. Moy

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Applications in Construction Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesXi’an Jiaotong-Liverpool University
Mots-clésCarbonateChemistryPrecipitationCalcium carbonateBioremediationUreaseEnvironmental chemistryBacteriaNuclear chemistryUreaBiologyBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations20
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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