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Enregistrement W3157761271 · doi:10.3389/fmicb.2021.633659

Harnessing the Potential of Native Microbial Communities for Bioremediation of Oil Spills in the Iberian Peninsula NW Coast

2021· article· en· W3157761271 sur OpenAlexaff
Maria Luis Bôto, Catarina Magalhães, Rafaela Perdigão, Diogo A. M. Alexandrino, Joana P. Fernandes, Ana M. Bernabéu, Sandra Ramos, Maria F. Carvalho, Miguel Semedo, Julie LaRoche, C. Marisa R. Almeida, Ana P. Mucha

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial bioremediation and biosurfactants
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundExecutive Agency for Small and Medium-sized EnterprisesFundação para a Ciência e a TecnologiaMinistério da Ciência, Tecnologia e Ensino SuperiorEuropean Commission
Mots-clésBioremediationEnvironmental remediationMicrocosmMicrobial population biologyMicrobial ecologyEnvironmental scienceEcologyBiologyContaminationBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oil spills are among the most catastrophic events to marine ecosystems and current remediation techniques are not suitable for ecological restoration. Bioremediation approaches can take advantage of the activity of microorganisms with biodegradation capacity thus helping to accelerate the recovery of contaminated environments. The use of native microorganisms can increase the bioremediation efficiency since they have higher potential to survive in the natural environment while preventing unpredictable ecological impacts associated with the introduction of non-native organisms. In order to know the geographical scale to which a native bioremediation consortium can be applied, we need to understand the spatial heterogeneity of the natural microbial communities with potential for hydrocarbon degradation. In the present study, we aim to describe the genetic diversity and the potential of native microbial communities to degrade petroleum hydrocarbons, at an early stage of bioremediation, along the NW Iberian Peninsula coast, an area particularly susceptible to oil spills. Seawater samples collected in 47 sites were exposed to crude oil for 2 weeks, in enrichment experiments. Seawater samples collected in situ , and samples collected after the enrichment with crude oil, were characterized for prokaryotic communities by using 16S rRNA gene amplicon sequencing and predictive functional profiling. Results showed a drastic decrease in richness and diversity of microbial communities after the enrichment with crude oil. Enriched microbial communities were mainly dominated by genera known to degrade hydrocarbons, namely Alcanivorax , Pseudomonas , Acinetobacter , Rhodococcus , Flavobacterium , Oleibacter , Marinobacter , and Thalassospira , without significant differences between geographic areas and locations. Predictive functional profiling of the enriched microbial consortia showed a high potential to degrade the aromatic compounds aminobenzoate, benzoate, chlorocyclohexane, chlorobenzene, ethylbenzene, naphthalene, polycyclic aromatic compounds, styrene, toluene, and xylene. Only a few genera contributed for more than 50% of this genetic potential for aromatic compounds degradation in the enriched communities, namely Alcanivorax , Thalassospira , and Pseudomonas spp. This work is a starting point for the future development of prototype consortia of hydrocarbon-degrading bacteria to mitigate oil spills in the Iberian NW coast.

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)0,001
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 enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 GPT0,218
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations48
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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