Isolation, Screening, and Characterization of Antibiotic-Degrading Bacteria for Penicillin V Potassium (PVK) from Soil on a Pig Farm
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Antibiotics are frequently used on farm animals, making animal husbandry a relatively large source of antibiotic pollution of the environment. The present study aims to isolate and acclimatize antibiotic-degrading bacterial strains for penicillin V potassium (PVK) from the contaminated soil of a pig farm. (2) Methods: Bacterial strains were isolated and acclimatized by continuous enrichment of cultures with PVK as the sole carbon source. The antibiotic susceptibility test, thiol mercury salt ultraviolet spectrophotometry (TMSUS), morphological observations, and 16S rDNA sequence analysis were used to identify and characterize the isolated strains. (3) Results: Four bacterial isolates (denoted as LM-1, LM-2, LM-3, LM-4) were obtained, and two of them (LM-1, LM-2) with the highest degradation rates were identified to belong to the same genera as Bacillus. These two isolates were found to be resistant to PVK antibiotic in an antibiotic sensitivity test. The TMSUS indicated that the strains LM-1 and LM-2 had good performance in PVK degradation (68% for LM-1, 66% for LM-2 in 48 h) when the initial PVK concentration was about 100 μg/mL. (4) Conclusions: Two bacterial strains isolated from the soil on a pig farm are effective in degrading PVK and can be potentially used for bioremediation of PVK antibiotic-contaminated soils.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».