Metagenomic evaluation of a Utah tar sand microbiota suggests the predominant hydrocarbonoclastic role of Actinobacteria
Notice bibliographique
Résumé
<ns4:p> <ns4:bold>Background:</ns4:bold> Occurrences of tar sands have been reported in 22 states in the United States; however, the largest deposit is located in southwestern Utah. It has been suggested that tar sands were created by the microbial degradation of immobile subsurface oil over several million years; however, little is known about the indigenous microbial communities in the bituminous tar sands. <ns4:bold>Methods:</ns4:bold> This study identified Utah tar sand microbiota using next-generation sequencing technology and characterized the functional diversity using community-level physiological profile (CLPP). </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Results:</ns4:bold> Microbiota identified in these tar sands are mainly affiliated with the Gram-positive Actinobacteria and representatives of genera that have also been previously shown to degrade aromatic hydrocarbons, including <ns4:italic>Arthrobacter</ns4:italic> , <ns4:italic>Dietzia</ns4:italic> , <ns4:italic>Janibacter</ns4:italic> , <ns4:italic>Nocardioides</ns4:italic> , <ns4:italic>Microbacterium</ns4:italic> , <ns4:italic>Agrococcus</ns4:italic> and <ns4:italic>Salinibacterium</ns4:italic> , suggesting that these microbes likely play roles in the biodegradation of oil-hydrocarbons. CLPP analysis revealed less than 24 h was needed for the first color development in the microplate wells containing the polymers, whereas the duration of the lag phase of the carboxylic acids was prolonged. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Conclusions:</ns4:bold> The quick utilization of the polymers suggests that the indigenous microbial community, especially the actinomycetes in the tar sand habitat, are poised and primed to degrade these recalcitrant compounds. </ns4:p>
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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 | 0,004 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».