BIOKINETIC CHARACTERIZATION OF FERROPLASMA ACIDIPHILUM
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Recently a mixed culture dominated by the iron-oxidizing microorganisms Leptospirillum and Ferroplasma has been used in a large-scale microbial fuel cell for electrical power generation. There are many factors that affect the kinetics of iron oxidation by the mixotroph Ferroplasma acidiphilum. This study investigated the effects of pH, temperature, and substrate and yeast extract concentrations in order to arrive at kinetically favorable operating conditions with minimal jarosite precipitation. Furthermore, F. acidiphilum was cultured with Leptospirillum sp. in order to determine its viability as a species capable of limiting the organic by-products of chemolithotrophic microbial growth. Bacterial characterization in the culture was accomplished using fluorescent in situ hybridization (FISH). It was found that the ferrous iron oxidation was most favorable at yeast extract concentration of 0.02% (w/v), pH of 1.6, temperature of 35 oC and an initial ferrous iron concentration of 1 g/L yielding a maximum specific growth rate of 0.0351-0.042 h-1. Moreover, F. acidiphilum displayed a symbiotic relationship with its chemolithotrophic counterpart, Leptospirillum sp. in that they were able to utilize the metabolic organic products of the chemolithotroph and limit the organic concentration to ~20 ppm total organic carbon (TOC), well below the threshold concentration of 250 ppm for chemolithotroph activity.
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 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 | 0,000 |
| 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 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 ».