Microbial adaptations and biogeochemical cycling of uranium in polymetallic tailings
Notice bibliographique
Résumé
Microorganisms inhabiting uranium (U)-rich environments have specific physiological and biochemical coping mechanisms to deal with U toxicity, and thereby play a crucial role in the U biogeochemical cycling as well as associated heavy metals. We investigated the diversity and functional capabilities of indigenous bacterial communities inhabiting historic U- and Rare-Earth-Elements-rich polymetallic tailings from the Mount Painter Inlier, Northern Flinders Ranges, South Australia. Bacterial diversity profiling identified Actinobacteria as the predominant phylum in all samples. GeoChip analyses revealed the presence of diverse functional genes associated with biogenic element cycling, metal homeostasis/resistance, stress response, and secondary metabolism. The high abundance of metal-resistance and stress-tolerance genes indicates the adaptation of bacterial communities to the "harsh" environmental (metal-rich and semi-arid) conditions of the Northern Flinders Ranges. Additionally, a viable bacterial consortium was enriched from polymetallic tailings. Laboratory experiments demonstrated that the consortium scrubbed uranyl from solution by precipitating a uranyl phosphate biomineral (chernikovite), thus contributing to U biogeochemical cycling. These specialised microbial communities reflect the high specificity of the mineralogy/geochemistry, and biogeography of these U-rich settings. This study provides the fundamental knowledge to develop future applications in securing long-term stability of polymetallic mine waste, and for reprocessing this "waste" to further extract critical minerals.
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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 | 0,001 | 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 ».