Effects of Matrix Composition and Temperature on Viability and Metabolic Activity of Microencapsulated Marine Bacteria
Notice bibliographique
Résumé
To enhance the discovery of novel natural products, various innovations have been developed to aid in the cultivation of previously unculturable microbial species. One approach involving the microencapsulation of bacteria has been gaining popularity as a new cultivation technique, with promising applications. Previous studies demonstrated the success of bacterial encapsulation; however, they highlighted that a key limitation of encapsulating bacteria within agarose is the high temperature required for encapsulation. Encapsulation of bacteria within agarose typically requires a temperature high enough to maintain the flow of agarose through microfluidic devices without premature gelation. Given the sensitivity of many bacterial taxa to temperature, the effect of various agarose-based encapsulating matrices on marine bacterial viability was assessed to further develop this approach to bacterial culture. It was determined that lowering the temperature of encapsulation via the use of low-gelling-temperature agarose, as well as the addition of nutrients to the matrix, significantly improved the viability of representative marine sediment bacteria in terms of abundance and metabolic activity. Based on these findings, the use of low-gelling-temperature agarose with supplemental nutrients is recommended for the encapsulation of marine bacteria obtained from temperate habitats.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».