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Enregistrement W4391293763 · doi:10.1101/2024.01.25.577134

Unification of cell-scale metabolic activity with biofilm behavior by integration of advanced flow and reactive-transport modeling and microfluidic experiments

2024· preprint· en· W4391293763 sur OpenAlexafffund
Jiao Zhao, Mir Pouyan Zarabadi, Derek M. Hall, Sanjeev Dahal, Jesse Greener, Laurence Yang

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Fuel Cells and Bioremediation
Établissements canadiensUniversité LavalQueen's University
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaOntario GenomicsGenome Canada
Mots-clésBiofilmGeobacter sulfurreducensGeobacterChemistryBiochemical engineeringBiophysicsBiological systemMicrofluidicsNanotechnologyBiologyBacteriaMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The bacteria Geobacter sulfurreducens (GS) is a promising candidate for broad applications involving bioelectrochemical systems (BES), such as environmental bioremediation and energy production. To date, most GS studies have reported biofilm-scale metrics, which fail to capture the interactions between cells and their local environments via the complex metabolism at the cellular level. Moreover, the dominance of studies considering diffusion-only molecular mass transport models within the biofilm has ignored the role of internal advection though the biofilm in flow BES. Among other things, this incomplete picture of anode-adhered GS biofilms has led to missed opportunities in optimizing the operational parameters for BES. To address these gaps, we have modernized a GS genome-scale metabolic model (GEM) and complemented it with local flow and reactive-transport models (FRTM). We tuned certain interactions within the model that were critical to reproducing the experimental results from a pure-culture GS biofilm in a microfluidic bioelectrochemical cell under precisely controlled conditions. The model provided insights into the role of mass transport in determining the spatial availability of nutrient molecules within the biofilm. Thus, we verified that fluid advection within biofilms was significantly more important and complex than previously thought. Coupling these new transport mechanisms to GEM revealed adjustments in intracellular metabolisms based on cellular position within the biofilm. Three findings require immediate dissemination to the BES community: (i) Michaelis-Menten kinetics overestimate acetate conversion in biofilm positions where acetate concentration is high, whereas Coulombic efficiencies should be nearly 10% lower than is assumed by most authors; (ii) unification of the empirically observed flow sensitivity of biofilm-scale kinetic parameters and cell-scale values are finally achieved; and (iii) accounting for advection leads to estimations of diffusion coefficients which are much lower than proposed elsewhere in the literature. In conclusion, in-depth spatiotemporal understanding of mechanisms within GS biofilm across relevant size scales opens the door to new avenues for BES optimization, from fine-scale processes to large-scale applications, including improved techno-economic analyses.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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