Molecular Trade-Offs between Lattice Oxygen and Oxygen Vacancy Drive Organic Pollutant Degradation in Fungal Biomineralized Exoskeletons
Notice bibliographique
Résumé
Fungal-mineral interactions can effectively alleviate cellular stress from organic pollutants, the production of which are expected to rapidly increase owing to the Earth moving into an unprecedented geological epoch, the Anthropocene. The underlying mechanisms that may enable fungi to combat organic pollution during fungal-mineral interactions remain unclear. Inspired by the natural fungal sporulation process, we demonstrate for the first time that fungal biomineralization triggers the formation of an ultrathin (hundreds of nanometers thick) exoskeleton, enriched in nanosized iron (oxyhydr)oxides and biomolecules, on the hyphae. Mapped biochemical composition of this coating at a subcellular scale via high spatial resolution (down to 50 nm) synchrotron radiation-based techniques confirmed aromatic C, C-N bonds, amide carbonyl, and iron (oxyhydr)oxides as the major components of the coatings. This nanobiohybrid system appeared to impart a strong (×2) biofunctionality for fungal degradation of bisphenol A through altering molecular-level trade-offs between lattice oxygen and oxygen vacancy. Together, fungal coatings could act as "artificial spores", which enable fungi to combat physical and chemical stresses in natural environments, providing crucial insights into fungal biomineralization and coevolution of the Earth's lithosphere and biosphere.
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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 | 0,000 | 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 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 ».