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Enregistrement W4247737358 · doi:10.22541/au.158136533.39540531

Nutrient bioavailability and uptake by a cyanobacteria consortium cultivated at high pH and alkalinity

2020· dataset· en· W4247737358 sur OpenAlexaff
Alexandre J. Paquette, Agasteswar Vadlamani, Marc Strous, Hector De la Hoz Siegler

Notice bibliographique

RevueAuthorea · 2020
Typedataset
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAlgal biology and biofuel production
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlkalinityNutrientBioavailabilityEnvironmental chemistryBiomass (ecology)ChemistryProductivityCyanobacteriaCarbon dioxideBiologyEcologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alkaliphilic microalgae and cyanobacteria have gained significant importance due to their robustness, high biomass productivity, and ability to efficiently capture carbon dioxide directly from the atmosphere. To grow these alkaliphiles under high pH (pH >10.4) and high alkalinity conditions (0.1 - 0.5 M), substantial amounts of nutrients are required, which could potentially increase the operating costs of cultivation and adversely affect its environmental footprint. One conceivable way of tackling this issue is by re-using the spent medium and supplementing only the depleted nutrients. To effectively re-use the spent medium, first it is important to understand the nutrient bioavailability and uptake by alkaliphiles. In this study, we have determined the bioavailability of nutrients (e.g. C, N, P, S, Mg, S, Ca, Fe, etc.) in a high pH (> 10.4) and alkalinity (0.5 M) medium. Our results show that –with the exception of Mg, Ca, and Fe– all the nutrients are in bioavailable form for microbial growth. The availability of Mg, Ca, and Fe is limited because of precipitate formation with carbonates and hydroxides. Additionally, we have also carried out cultivation experiments to determine biomass productivity, elemental composition, and stoichiometric formula based on nutrient uptake. The cyanobacterial cultures grew well without any inhibition and a maximum productivity of 153 mg-AFDW L -1 d -1 was achieved. The elemental composition of biomass suggested that Mg and Ca content in biomass is low, consistent with the limited availability of these elements during the growth. Finally, the derived stoichiometric equation resulted in the following chemical formula CH 1.75 N 0.17 O 0.41 P 0.003 .

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: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,224 · 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
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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