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Enregistrement W3119188898 · doi:10.3390/min11010074

Genomic Analysis of a Newly Isolated Acidithiobacillus ferridurans JAGS Strain Reveals Its Adaptation to Acid Mine Drainage

2021· article· en· W3119188898 sur OpenAlexafffund
jinjin chen, Yilan Liu, Patrick Diep, Radhakrishnan Mahadevan

Notice bibliographique

RevueMinerals · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Extraction and Bioleaching
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesGovernment of Ontario
Mots-clésAcidithiobacillusBiologyGenomeGeneGeneticsGC-contentComparative genomicsStrain (injury)Genome sizeGenomicsAcidithiobacillus ferrooxidansChemistryBioleaching

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acidithiobacillus ferridurans JAGS is a newly isolated acidophile from an acid mine drainage (AMD). The genome of isolate JAGS was sequenced and compared with eight other published genomes of Acidithiobacillus. The pairwise mutation distance (Mash) and average nucleotide identity (ANI) revealed that isolate JAGS had a close evolutionary relationship with A. ferridurans JCM18981, but whole-genome alignment showed that it had higher similarity in genomic structure with A. ferrooxidans species. Pan-genome analysis revealed that nine genomes were comprised of 4601 protein coding sequences, of which 43% were core genes (1982) and 23% were unique genes (1064). A. ferridurans species had more unique genes (205–246) than A. ferrooxidans species (21–234). Functional gene categorizations showed that A. ferridurans strains had a higher portion of genes involved in energy production and conversion while A. ferrooxidans had more for inorganic ion transport and metabolism. A high abundance of kdp, mer and ars genes, as well as mobile genetic elements, was found in isolate JAGS, which might contribute to its resistance to harsh environments. These findings expand our understanding of the evolutionary adaptation of Acidithiobacillus and indicate that A. ferridurans JAGS is a promising candidate for biomining and AMD biotreatment applications.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations23
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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