Energetic scaling in microbial growth
Notice bibliographique
Résumé
Microbial growth is a clear example of organization and structure arising in nonequilibrium conditions. Due to the complexity of the microbial metabolic network, elucidating the fundamental principles governing microbial growth remains a challenge. Here, we present a systematic analysis of microbial growth thermodynamics, leveraging an extensive dataset on energy-limited monoculture growth. A consistent thermodynamic framework based on reaction stoichiometry allows us to quantify how much of the available energy microbes can efficiently convert into new biomass while dissipating the remaining energy into the environment and producing entropy. We show that dissipation mechanisms can be linked to the electron donor uptake rate, a fact leading to the central result that the thermodynamic efficiency is related to the electron donor uptake rate by the scaling law [Formula: see text] and to the growth yield by [Formula: see text] These findings allow us to rederive the Pirt equation from a thermodynamic perspective, providing a means to compute its coefficients, as well as a deeper understanding of the relationship between growth rate and yield. Our results provide rather general insights into the relation between mass and energy conversion in microbial growth with potentially wide application, especially in ecology and biotechnology.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».