Biodegradation of catechol by <scp><i>Pseudomonas fluorescens</i></scp> isolated from petroleum‐impacted soil
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bioremediation strategies have been applied to clean up petroleum hydrocarbon (PHC) impacted sites. Introducing PHC degrading microorganisms (bioaugmentation) and enhancing the in‐situ nutrients availability (biostimulation) are widely used strategies. These strategies can be combined to lead to a better bioremediation performance. In this work, Pseudomonas fluorescens was isolated from a PHC impacted site. Through a 23 factorial design plan, the effect of various combinations of nitrate, sulphate, and phosphate ions on the PHC bioremediation performance by P. fluorescens was investigated using catechol, an essential metabolic intermediate of BTEX degradation, as the sole carbon source. The maximum specific catechol degradation rate was chosen as the response to evaluate the catechol bioremediation performance. The ANOVA results indicated that the presence of nitrate ions alone lowered the maximum specific catechol degradation rate, which can be explained by the accumulation of nitrites and ammonia during the denitrification process by P. fluorescens. It was noted that dosing sulphate ions alone did not affect the bioremediation performance, which indicates P. fluorescens can grow in a sulphur‐limited environment. In contrast, the presence of sulphate and nitrate ions together can lead to a higher specific catechol degradation rate. This may be caused by the presence of sulphate that can suppress the production of nitrites. The importance of phosphate ions on catechol biodegradation was investigated. The absence of phosphate led to incomplete biodegradation. Introducing phosphate ions can accelerate catechol degradation, which can be explained by the secretion of organic acids.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».