Interaction between CO2-consuming autotrophy and CO2-producing heterotrophy in non-axenic phototrophic biofilms
Notice bibliographique
Résumé
As the effects of climate change become increasingly evident, the need for effective CO2 management is clear. Microalgae are well-suited for CO2 sequestration, given their ability to rapidly uptake and fix CO2. They also readily assimilate inorganic nutrients and produce a biomass with inherent commercial value, leading to a paradigm in which CO2-sequestration, enhanced wastewater treatment, and biomass generation could be effectively combined. Natural non-axenic phototrophic cultures comprising both autotrophic and heterotrophic fractions are particularly attractive in this endeavour, given their increased robustness and innate O2-CO2 exchange. In this study, the interplay between CO2-consuming autotrophy and CO2-producing heterotrophy in a non-axenic phototrophic biofilm was examined. When the biofilm was cultivated under autotrophic conditions (i.e. no organic carbon), it grew autotrophically and exhibited CO2 uptake. After amending its growth medium with organic carbon (0.25 g/L glucose and 0.28 g/L sodium acetate), the biofilm rapidly toggled from net-autotrophic to net-heterotrophic growth, reaching a CO2 production rate of 60 μmol/h after 31 hours. When the organic carbon sources were provided at a lower concentration (0.125 g/L glucose and 0.14 g/L sodium acetate), the biofilm exhibited distinct, longitudinally discrete regions of heterotrophic and autotrophic metabolism in the proximal and distal halves of the biofilm respectively, within 4 hours of carbon amendment. Interestingly, this upstream and downstream partitioning of heterotrophic and autotrophic metabolism appeared to be reversible, as the position of these regions began to flip once the direction of medium flow (and hence nutrient availability) was reversed. The insight generated here can inform new and important research questions and contribute to efforts aimed at scaling and industrializing algal growth systems, where the ability to understand, predict, and optimize biofilm growth and activity is critical.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».