Riverine mycobiome dynamics: From South African tributaries to laboratory bioreactors
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Riverine fungi have the capacity for both pathogenicity, pertinent for countries with elevated immunosuppressed individuals, and bioremediation potential.The purpose was (i) to screen for the presence of clinically relevant riverine fungi and associations with anthropogenic influence, and (ii) the acclimatisation of environmental communities toward potential bioremediation application.Communities were harvested from polluted rivers in Stellenbosch, South Africa, and mycobiomes characterised by high-throughput amplicon sequencing.The remainder of the biomass was inoculated into continuous bioreactors with filtered river water or sterile minimal medium.Seven weeks later, the mycobiomes were re-sequenced.At least nine clinically relevant species were detected, including agents of mycoses belonging to the genus Candida.The occurrence of genera that harbour opportunisticstrains was significantly higher (P = 0.04) at more polluted sites.Moreover, positive correlations occured between some genera and pollution indices, demonstrating the potential of fungi for addition to water quality indicators.Despite biomass increase, almost all pathogens were undetectable after seven weeks, demonstrating less resilience in conditions mimicking rivers.Thus, when screening riverine biomes for bioremediation potential, ambient reactors select against human pathogens.This indicates a transient introduction of allochthonous opportunistic species into rivers due to insufficient sanitation, and the potential of bioremediation strategies that selects for environmental rather than pathogenic traits.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découle