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Enregistrement W4288050790 · doi:10.2174/1389203723666220727142630

Impact of Azo Dyes and Ibuprofen on the Proteome of Serratia nematodiphilasp. MB307

2022· article· en· W4288050790 sur OpenAlex
Azra Yasmin, Zarrin Basharat, Kyung‐Mee Moon, Leonard J. Foster

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCurrent Protein and Peptide Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEnzyme-mediated dye degradation
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProteomePollutantBacteriaSerratiaProteomicsChemistryBiologyBiochemistryMicrobiologyEcologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,882
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,240 · 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