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Enregistrement W4319984891 · doi:10.3389/fmicb.2022.1005871

Increasing in situ bioremediation effectiveness through field-scale application of molecular biological tools

2023· article· en· W4319984891 sur OpenAlexafffund
Andrew S. Madison, Skyler Sorsby, Yingnan Wang, Trent A. Key

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial bioremediation and biosurfactants
Établissements canadiensImperial Oil (Canada)
Organismes subventionnairesImperial Oil Limited
Mots-clésBioremediationIn situScale (ratio)Biochemical engineeringEnvironmental scienceField (mathematics)Computational biologyComputer scienceBiologyEnvironmental chemistryChemistryEcologyEngineeringMathematicsContaminationGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Leveraging the capabilities of microorganisms to reduce (degrade or transform) concentrations of pollutants in soil and groundwater can be a cost-effective, natural remedial approach to manage contaminated sites. Traditional design and implementation of bioremediation strategies consist of lab-scale biodegradation studies or collection of field-scale geochemical data to infer associated biological processes. While both lab-scale biodegradation studies and field-scale geochemical data are useful for remedial decision-making, additional insights can be gained through the application of Molecular Biological Tools (MBTs) to directly measure contaminant-degrading microorganisms and associated bioremediation processes. Field-scale application of a standardized framework pairing MBTs with traditional contaminant and geochemical analyses was successfully performed at two contaminated sites. At a site with trichloroethene (TCE) impacted groundwater, framework application informed design of an enhanced bioremediation approach. Baseline abundances of 16S rRNA genes for a genus of obligate organohalide-respiring bacteria (i.e., Dehalococcoides ) were measured at low abundances (10 1 –10 2 cells/mL) within the TCE source and plume areas. In combination with geochemical analyses, these data suggested that intrinsic biodegradation (i.e., reductive dechlorination) may be occurring, but activities were limited by electron donor availability. The framework was utilized to support development of a full-scale enhanced bioremediation design (i.e., electron donor addition) and to monitor remedial performance. Additionally, the framework was applied at a second site with residual petroleum hydrocarbon (PHC) impacted soils and groundwater. MBTs, specifically qPCR and 16S gene amplicon rRNA sequencing, were used to characterize intrinsic bioremediation mechanisms. Functional genes associated with anaerobic biodegradation of diesel components (e.g., naphthyl-2-methyl-succinate synthase, naphthalene carboxylase, alkylsuccinate synthase, and benzoyl coenzyme A reductase) were measured to be 2–3 orders of magnitude greater than unimpacted, background samples. Intrinsic bioremediation mechanisms were determined to be sufficient to achieve groundwater remediation objectives. Nonetheless, the framework was further utilized to assess that an enhanced bioremediation could be a successful remedial alternative or complement to source area treatment. While bioremediation of chlorinated solvents, PHCs, and other contaminants has been demonstrated to successfully reduce environmental risk and reach site goals, the application of field-scale MBT data in combination with contaminant and geochemical data analyses to design, implement, and monitor a site-specific bioremediation approach can result in more consistent remedy effectiveness.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations23
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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