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Enregistrement W2967579256 · doi:10.7717/peerj.7497

Dynamics of a methanol-fed marine denitrifying biofilm: 1-Impact of environmental changes on the denitrification and the co-occurrence of <i>Methylophaga nitratireducenticrescens</i> and <i>Hyphomicrobium nitrativorans</i>

2019· article· en· W2967579256 sur OpenAlexafffund
Geneviève Payette, Valérie Geoffroy, Christine Martineau, Richard Villemur

Notice bibliographique

RevuePeerJ · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensLallemand (Canada)Laurentian UniversityInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDenitrifying bacteriaBiofilmDenitrificationEffluentSeawaterNitrateChemistryMethanolEnvironmental chemistryAnoxic watersNitriteArtificial seawaterMicroorganismMicrobiologyBacteriaFood scienceBiologyEnvironmental engineeringEnvironmental scienceEcologyNitrogenOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The biofilm of a methanol-fed denitrification system that treated a marine effluent is composed of multi-species microorganisms, among which Hyphomicrobium nitrativorans strain NL23 and Methylophaga nitratireducenticrescens strain JAM1 are the principal bacteria involved in the denitrifying activities. Here, we report the capacity of the denitrifying biofilm to sustain environmental changes, and the impact of these changes on the co-occurrence of H. nitrativorans and M. nitratireducenticrescens . Methods In a first set of assays, the original biofilm (OB) was cultivated in an artificial seawater (ASW) medium under anoxic conditions to colonize new carriers. The new formed biofilm was then subjected to short exposures (1–5 days) of a range of NaCl, methanol, nitrate (NO 3 − ) and nitrite (NO 2 − ) concentrations, and to different pHs and temperatures. In a second set of assays, the OB was cultivated in ASW medium for five weeks with (i) a range of NaCl concentrations, (ii) four combinations of NO 3 − /methanol concentrations and temperatures, (iii) NO 2 − , and (iv) under oxic conditions. Finally, the OB was cultivated for five weeks in the commercial Instant Ocean (IO) seawater. The growth of the biofilm and the dynamics of NO 3 − and NO 2 − were determined. The levels of M. nitratireducenticrescens and H. nitrativorans were measured by qPCR. Results In the first set of assays, the biofilm cultures had the capacity to sustain denitrifying activities in most of the tested conditions. Inhibition occurred when they were exposed to high pH (10) or to high methanol concentration (1.5%). In the second set of assays, the highest specific denitrification rates occurred with the biofilm cultures cultivated at 64.3 mM NO 3 − and 0.45% methanol, and at 30 °C. Poor biofilm development occurred with the biofilm cultures cultivated at 5% and 8% NaCl. In all biofilm cultures cultivated in ASW at 2.75% NaCl, H. nitrativorans strain NL23 decreased by three orders of magnitude in concentrations compared to that found in OB. This decrease coincided with the increase of the same magnitude of a subpopulation of M. nitratireducenticrescens (strain GP59 as representative). In the biofilm cultures cultivated at low NaCl concentrations (0% to 1.0%), persistence of H. nitrativorans strain NL23 was observed, with the gradual increase in concentrations of M. nitratireducenticrescens strain GP59. High levels of H. nitrativorans strain NL23 were found in the IO biofilm cultures. The concentrations of M. nitratireducenticrescens strain JAM1 were lower in most of the biofilms cultures than in OB. Conclusions These results demonstrate the plasticity of the marine methylotrophic denitrifying biofilm in adapting to different environmental changes. The NaCl concentration is a crucial factor in the dynamics of H. nitrativorans strain NL23, for which growth was impaired above 1% NaCl in the ASW-based biofilm cultures in favor of M. nitratireducenticrescens strain GP59.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,483

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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