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 \nliability particularly in materials where iron and sulfur become oxidized leading to acid mine \ndrainage (AMD). Native microbial consortia in tailings sites accelerate this oxidation by a factor \nof 106. The oxidative capabilities of these consortia can be harnessed to bioleach low-grade, \nrefractory metals from the waste materials while also allowing for the potential stabilization of \nnuisance elements. This project explores the contributions of native microbes isolated from \nsulfide tailings from two different climates: colder climate tailings around Sudbury, Ontario and \nwarmer climate arsenopyrite refractory gold tailings from Ecuador (ECT). The cold community \nproject encountered technical challenges as is summarized here as an appendix. This thesis \nfocuses primarily on the ECT community. The ECT tailings were enriched in medium ahead of \nbioleaching trials and a metagenomic analysis was performed to identify key organisms \nresponsible for driving bioleaching. The main contributors to the ECT system at the order level \nwere Acidithiobacillales, Bacillales, Burkholderiales, Clostridiales, and Thermoplasmatales. The \ndominant organisms representing these orders were found to have complementary genetic \nsystems that drive iron and sulfur oxidation. Understanding these key players will help optimize \nthe conditions that the ECT culture will be applied in using stirred-tank bioreactors and will \nprovide the baseline metagenomic information to help monitor the health of these organisms \nthroughout bioleaching campaigns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».