A Novel Magnetic Field Device: Effects of Magnetic Fields on Planktonic Yeasts and Fungal Mats
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microorganisms evolved within the geomagnetic field and can be affected by magnetic field exposure. However, the mechanisms underlying many magnetic phenomena in microbes remain to be elucidated. We develop a 3D-printed magnetic field exposure device to perform experiments on microbes. This device is designed in AutoCAD, modeled in COMSOL, and validated using a Gaussmeter. Using the magnetic field exposure device, we perform static magnetic field experiments on different strains of the budding yeast Saccharomyces cerevisiae . We find that static magnetic field exposure slows the spatially-structured expansion of yeast mats that expands in two dimensions, but not yeast mats that expand in three dimensions, across the surface of semi-solid media. We also find that magnetic fields do not affect the growth of yeast cells in well-mixed liquid media. This study provides a novel device for magnetic field exposure experiments on microorganisms and advances our understanding of the effects of magnetic fields on fungi. Why it matters Microorganisms have evolved to function, survive, and reproduce in Earth’s magnetic field. However, the mechanisms underlying magnetic phenomena in microorganisms are unknown. This is especially true for fungi, which are important microorganisms for microbiological research, industrial application, and infectious disease. To elucidate mechanisms driving magnetic phenomena, we need devices to perform controlled experiments in a variety of conditions. We develop a 3D-printed magnetic field exposure device using computer-aided design, physics modeling software, and a magnetometer. Using this novel magnetic field device, we discover that magnetic fields can slow the growth of yeast on agar plates, but that magnetic fields do not affect the growth of yeast in liquid media.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».