Removal of soluble Se from mining influenced water by native mine site bacteria depends on the consortium composition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Soluble Se compounds are of great concern in mine influenced water (MIW) from many coal and metal mines due to Se bioaccumulation in aquatic environments and toxicity to birds and fish. Biological treatment to remove soluble Se to regulated levels, which are on the orders of µg-Se/L, is challenging due to the chemical and biological complexity of MIW. For instance, co-contaminant nitrate can inhibit selenate reduction. Native bacteria consortia from mine impacted aquatic environments are sources for known and novel selenate reducing bacteria. In this study, two consortia of native bacteria enriched from different locations on a coalmine known to exhibit elevated release of Se were tested for their ability to remove soluble Se from a typical MIW in sequencing batch bioreactors. One consortium, enriched from an impacted natural vegetated wetland known to harbour native microorganisms involved in selenate-Se reduction, when inoculated into MIW achieved limited soluble Se removal in the presence of nitrate. The other consortium enriched from a disused tailing storage facility achieved greater removal of soluble Se in the presence of nitrate. Genome-resolved metagenomics were used to identify and track consortium members and identify putative novel selenate reducing microorganisms.
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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) | 0,000 | 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 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 ».