A metagenomic analysis of tailings microbial communities from both cold and hot environments
Notice bibliographique
Résumé
Mining practices produce a substantial waste product in the form of tailings, a problematic liability particularly in materials where iron and sulfur become oxidized leading to acid mine drainage (AMD). Native microbial consortia in tailings sites accelerate this oxidation by a factor of 106. The oxidative capabilities of these consortia can be harnessed to bioleach low-grade, refractory metals from the waste materials while also allowing for the potential stabilization of nuisance elements. This project explores the contributions of native microbes isolated from sulfide tailings from two different climates: colder climate tailings around Sudbury, Ontario and warmer climate arsenopyrite refractory gold tailings from Ecuador (ECT). The cold community project encountered technical challenges as is summarized here as an appendix. This thesis focuses primarily on the ECT community. The ECT tailings were enriched in medium ahead of bioleaching trials and a metagenomic analysis was performed to identify key organisms responsible for driving bioleaching. The main contributors to the ECT system at the order level were Acidithiobacillales, Bacillales, Burkholderiales, Clostridiales, and Thermoplasmatales. The dominant organisms representing these orders were found to have complementary genetic systems that drive iron and sulfur oxidation. Understanding these key players will help optimize the conditions that the ECT culture will be applied in using stirred-tank bioreactors and will provide the baseline metagenomic information to help monitor the health of these organisms throughout bioleaching campaigns.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».