Utilizing a Metagenome Assembled Genome Approach Revealed Further Insights into Microbially Mediated Heavy-Metal Resistance in Soils from a Former Nuclear Materials Production Facility
Notice bibliographique
Résumé
Soils and sediments from the Savannah River Site (SRS), located in the USA are known to have a long history of co-contamination with radionuclides (mainly uranium) and heavy metals. To better understand the bacterial taxonomic and genomic characteristic of the SRS soil habitat, shotgun metagenomes were obtained from three different levels of contaminated soil—high, medium, and low. Sequences were then assembled and annotated to generate metagenome-assembled genomes (MAGs) using toolkits within the nf-core/mag. The initial analysis resulted in a total of 254 MAGs. After bin refinement and de-replication, 55 MAGs which met the quality standard with a completeness > 75% and contamination < 25%, accounting for 21.67% of all the MAGs, were reconstructed. Further refinement with completeness > 90% and contamination < 10% yielded 24 MAGs (18 from the winter season and 6 from the summer season) spanning 6 bacterial phyla, predominantly Actinomycetota, Proteobacteriota, Bacteroidota, and Cyanobacteria. Overall, the Arthrobacter MAG was found to be robust for further analysis, with over 1749 genes putatively involved in the crucial metabolism of elements viz. nitrogen, phosphorous, and sulfur, and 598 genes encoding enzymes for the resistance of metals including cadmium, zinc, chromium, arsenic, and copper. In summary, this project enhances our understanding of genes conferring resistance to heavy metals in uranium-contaminated soils.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».