Establishing and Optimizing a Bacterial Consortia for Effective Biodegradation of Petroleum Contaminants: Advancing Classical Microbiology via Experimental and Mathematical Approach
Notice bibliographique
Résumé
In classical microbiology, developing a high-efficiency bacterial consortium is a great challenge for faster biodegradation of petroleum contaminants. In this study, a systematic experimental and mathematical procedure was adopted to establish a bacterial consortium for the effective biodegradation of heavy oil constituents. A total of 27 bacterial consortia were established as per orthogonal experiments, using 8 petroleum-degrading bacterial strains. These bacteria were closer phylogenetic relatives of Brevundimonas sp. Tibet-IX23 (Y1), Bacillus firmus YHSA15, B. cereus MTCC 9817, B. aquimaris AT8 (Y2, Y6 and Y7), Pseudomonas alcaligenes NBRC (Y3), Microbacterium oxydans CV8.4 (Y4), Rhodococcus erythropolis SBUG 2052 (Y5), and Planococcus sp. Tibet-IX21 (Y8), and were used in different combinations. Partial correlation analysis and a general linear model hereafter were applied to investigate interspecific relationships among different strains and consortia. The Y1 bacterial species showed a remarkable synergy, whereas Y3, Y4, and Y6 displayed a strong antagonism in all consortia. Inoculation ratios of different strains significantly influenced biodegradation. An optimal consortium was constructed with Y1, Y2, Y5, Y7, and Y8, which revealed maximum degradation of 11.238 mg/mL OD600 for oil contaminants. This study provides a line of evidence that a functional consortium can be established by mathematical models for improved bioremediation of petroleum-contaminated environment.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».