Changes in microbial communities of a passive coal mine drainage bioremediation system
Notice bibliographique
Résumé
Drainage from abandoned mines is one factor greatly affecting the streams and vegetation in and around Pittsburgh and the Appalachian Mountains where coal mining occurred. This drainage may be more acidic, alkaline, or metal based. Different methods for remediation exist. Passive remediation is one method used to naturally allow the metals to precipitate out and aid in cleaning up the water. The goal of this study is to sample different holding ponds in a sequential passive remediation system and determine microbial communities present at each site of an abandoned coal mine drainage site. Sequencing of the 16S rRNA gene of the sediment indicated the most abundant phyla at each of the 5 ponds and wetland area included Proteobacteria (36%–43%), Bacteroidetes (12%–37%), Firmicutes (3%–11%), and Verrucomicrobia (6%–11%). Analysis of genera between the first, and most polluted, pond included Solitalea, Pedosphaera, and Rhodocyclus, whereas the microbial community from the wetland site at the end of the remediation system included Ignavibacterium, Pelotomaculum, and Petrimonas. The results of our microbial community composition study of sediment from a passive treatment system are in line with organisms commonly found in sediment regardless of iron oxide precipitation, while others are preferentially found in the less polluted wetland site.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».