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Enregistrement W2940246800 · doi:10.1098/rsif.2019.0129

Increasing sulfate levels show a differential impact on synthetic communities comprising different methanogens and a sulfate reducer

2019· article· en· W2940246800 sur OpenAlexaff
Jing Chen, Matthew J. Wade, Jan Dolfing, Orkun S. Soyer

Notice bibliographique

RevueJournal of The Royal Society Interface · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research Council
Mots-clésSulfateMethanogenesisReducerMethaneEcologyBiologyChemistryEnvironmental chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Methane-producing microbial communities are of ecological and biotechnological interest. Syntrophic interactions among sulfate reducers and aceto/hydrogenotrophic and obligate hydrogenotrophic methanogens form a key component of these communities, yet, the impact of these different syntrophic routes on methane production and their stability against sulfate availability are not well understood. Here, we construct model synthetic communities using a sulfate reducer and two types of methanogens representing different methanogenesis routes. We find that tri-cultures with both routes increase methane production by almost twofold compared to co-cultures and are stable in the absence of sulfate. With increasing sulfate, system stability and productivity decreases and does so faster in communities with aceto/hydrogenotrophic methanogens despite the continued presence of acetate. We show that this is due to a shift in the metabolism of these methanogens towards co-utilization of hydrogen with acetate. These findings indicate the important role of hydrogen dynamics in the stability and productivity of syntrophic communities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil0,505

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations42
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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