Impact of Azo Dyes and Ibuprofen on the Proteome of Serratia nematodiphilasp. MB307
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Micropollutants comprise organic/mineral substances that cause an undesirable impact on the environment, by affecting life at all scales. In this study, we explored the changes they impart on the global proteome of a soil bacterium Serratia nematodiphila MB307, for two classes of pollutants, i.e., Azo dyes (Methyl orange, Congo red) and a pharmaceutical (Ibuprofen). METHODS: The 100 μg pollutant supplemented alteration of pure S. nematodiphila MB307 culture after 24 hours of incubation at 37 °C and its control was analyzed using a differential proteomics approach. MaxQuant software with the Perseus package was used for data analysis purposes. RESULTS: Prominently, ribosomal proteins and chaperones were up or downregulated in the whole cell and membranous fraction. CONCLUSION: This illustrates dynamic protein production adaptation of bacteria, to cope with stress and cell growth/division trade-off for survival. A collective pattern of survival under stress or pollution resistance could not be decrypted for all classes of pollutants, portraying dissimilar mechanisms of coping with differently structured pollutant moieties.
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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) | 0,001 | 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 ».