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Enregistrement W2938723710 · doi:10.1101/607028

Impact of NaCl, nitrate and temperature on the microbial community of a methanol-fed, denitrifying marine biofilm

2019· preprint· en· W2938723710 sur OpenAlexaffabout
Richard Villemur, Geneviève Payette, Valérie Geoffroy, Florian Mauffrey, Christine Martineau

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensLallemand (Canada)Laurentian UniversityInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDenitrifying bacteriaDenitrificationBiofilmAnoxic watersNitrateSeawaterMicrobial population biologyBiologyEnvironmental chemistryMicrobiologyBacteriaChemistryEcologyNitrogen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The biofilm of a continuous, methanol-fed, fluidized denitrification system that treated a marine effluent at the Montreal Biodome is composed of a multi-species microbial community, among which Hyphomicrobium nitrativorans NL23 and Methylophaga nitratireducenticrescens JAM1 are the principal bacteria involved in the denitrifying activities. To assess its resilience to environmental changes, the biofilm taken from the denitrification system was cultured at laboratory scale in artificial seawater (ASW) under anoxic conditions and exposed to a range of specific physico-chemical parameters. We previously showed that the seawater formulation and the NaCl concentrations had a strong impact on the H. nitrativorans NL23 population, with its displacement by a new denitrifier, M. nitratireducenticrescens GP59. Here, we report the impact of these cultures conditions on the dynamics of the overall microbial community of the denitrifying biofilm. Methods The original biofilm (OB) taken from the denitrification system was acclimated for five weeks in ASW under anoxic conditions with a range of NaCl concentrations, and with four combinations of nitrate concentrations and temperatures. The OB was also acclimated to the commercial Instant Ocean seawater medium (IO). The bacterial diversity of the biofilm cultures and the OB was determined by 16S ribosomal RNA amplicon metagenome sequencing. Culture-dependent approach was used to isolate other denitrifying bacteria from the biofilm cultures. The metatranscriptomes of some of the biofilm cultures were derived, along with the transcriptomes of planktonic pure cultures of H. nitrativorans NL23 and M. nitratireducentricrescens GP59 cultivated under denitrifying conditions. Results The 16S metagenomic data revealed very high proportions of M. nitratireducenticrescens in the biofilm cultures. H. nitrativorans NL23 was found in high proportion in the OB, both was absent in the biofilm cultures with 2.75% NaCl in the ASW medium. It was found however in low proportions in the biofilm cultures with 0 to 1% NaCl in the ASW medium and in the IO biofilm cultures. Emergence of Marinicella spp. occurred in these biofilm cultures. Denitrifying bacterial isolates affiliated to Marinobacter spp. and Paracoccus spp. were isolated. Up regulation of the denitrification genes in strains GP59 and NL23 occurred in the biofilm cultures compared to the planktonic pure cultures. Denitrifying bacteria affiliated to the Stappia spp. were metabolically active in the biofilm cultures. Conclusions These results illustrate the dynamics of the microbial community in the denitrifying biofilm cultures in adapting to different environmental conditions. The NaCl concentration is an important factor affecting the microbial community in the biofilm cultures. Up regulation of the denitrification genes in strain GP59 and strain NL23 in the biofilm cultures suggests different mechanisms of regulation of the denitrification pathway in the biofilm compared to the planktonic pure cultures. Other denitrifying heterotrophic bacteria are present in low proportions in the biofilm, suggesting that the biofilm has the potential to adapt to heterotrophic, non-methylotrophic environments.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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