Influence of Bacterial Physiology on Processing of Selenite, Biogenesis of Nanomaterials and Their Thermodynamic Stability
Notice bibliographique
Résumé
sp. MPV1 can convert up to 2.5 mM selenite within 120 h, surviving the challenge posed by high oxyanion concentrations. The data show that thiol-based biotic chemical reaction(s) occur upon bacterial exposure to low selenite concentrations, whereas enzymatic systems account for oxyanion removal when 2 mM oxyanion is exceeded. The selenite bioprocessing produces selenium nanomaterials, whose size and morphology depend on the bacterial physiology. Selenium nanoparticles were always produced by MPV1 cells, featuring an average diameter ranging between 90 and 140 nm, which we conclude constitutes the thermodynamic stability range for these nanostructures. Alternatively, selenium nanorods were observed for bacterial cells exposed to high selenite concentration or under controlled metabolism. Biogenic nanomaterials were enclosed by an organic material in part composed of amphiphilic biomolecules, which could form nanosized structures independently. Bacterial physiology influences the surface charge characterizing the organic material, suggesting its diverse biomolecular composition and its involvement in the tuning of the nanomaterial morphology. Finally, the organic material is in thermodynamic equilibrium with nanomaterials and responsible for their electrosteric stabilization, as changes in the temperature slightly influence the stability of biogenic compared to chemogenic nanomaterials.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».