Tellurite-dependent blackening of bacteria emerges from the dark ages
Notice bibliographique
Résumé
Environmental context Although tellurium is a relatively rare element in the earth’s crust, its concentration in some niches can be naturally high owing to unique geology. Tellurium, as the oxyanion, is toxic to prokaryotes, and although prokaryotes have evolved resistance to tellurium, no universal mechanism exists. We review the interaction of tellurite with prokaryotes with a focus on those unique strains that thrive in environments naturally rich in tellurium. Abstract The timeline of tellurite prokaryotic biology and biochemistry is now over 50 years long. Its start was in the clinical microbiology arena up to the 1970s. The 1980s saw the cloning of tellurite resistance determinants while from the 1990s through to the present, new strains were isolated and research into resistance mechanisms and biochemistry took place. The past 10 years have seen rising interest in more technological developments and considerable advancement in the understanding of the biochemical mechanisms of tellurite metabolism and biochemistry in several different prokaryotes. This research work has provided a list of genes and proteins and ideas about the fundamental metabolism of Te oxyanions. Yet the biomolecular mechanisms of the tellurite resistance determinants are far from established. Regardless, we have begun to see a new direction of Te biology beyond the clinical pathogen screening approaches, evolving into the biotechnology fields of bioremediation, bioconversion and bionanotechnologies and subsequent technovations. Knowledge on Te biology may still be lagging behind that of other chemical elements, but has moved beyond its dark ages and is now well into its renaissance.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».