Bacterial Stern layer diffusion: experimental determination with spectral induced polarization and sensitivity to nitrite toxicity
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Spectral induced polarization signatures have been used as proxies for microbial abundance in subsurface environments, by taking advantage of the charged properties of microbial cell membranes. The method's applicability, however, remains qualitative, and signal interpretation ambiguous. The adoption of spectral induced polarization as a robust geo‐microbiological tool for monitoring microbial dynamics in porous media requires the development of quantitative relationships between biogeochemical targets and spectral induced polarization parameters, such as biomass density and imaginary conductivity ( σ″ ). Furthermore, deriving cell density information from electrical signals in porous media necessitates a detailed understanding of the nature of the cell membrane surface charge dynamics. We present results from a fully saturated sand‐filled column reactor experiment where Shewanella oneidensis growth during nitrate reduction to ammonium was monitored using spectral induced polarization. While our results further confirm the direct dependence of σ″ on changing cell density, Cole–Cole derived relaxation times also record the changing surface charging properties of the cells, ascribed to toxic stress due to nitrite accumulation. Concurrent estimates of cell size yield the first measurement‐derived estimation of the apparent surface ion diffusion coefficient for cells ( D s = 5.4 ±1.3 µm 2 s −1 ), strengthening the link between spectral induced polarization and electrochemical cell polarization. Our analysis provides a theoretical framework on which to build σ″ –cell density relations using bench‐scale experiments, leading to eventual robust non‐destructive monitoring of in situ microbial growth dynamics.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».