Legacy copper/nickel mine tailings potentially harbor novel iron/sulfur cycling microorganisms within highly variable communities
Notice bibliographique
Résumé
The oxidation of sulfide-bearing mine tailings catalyzed by acidophilic iron and sulfur-oxidizing bacteria releases toxic metals and other contaminants into soil and groundwater as acid mine drainage. Understanding the environmental variables that control the community structure and metabolic activity of microbes indigenous to tailings (especially the abiotic stressors of low pH and high dissolved metal content) is crucial to developing sustainable bioremediation strategies. We determined the microbial community composition along two continuous vertical gradients of Cu/Ni mine tailings at each of two tailings impoundments near Sudbury, Ontario. 16S rRNA amplicon data showed high variability in community diversity and composition between locations, as well as at different depths within each location. A temporal comparison for one tailings location showed low fluctuation in microbial communities across 2 years. Differences in community composition correlated most strongly with pore-water pH, Eh, alkalinity, salinity, and the concentration of several dissolved metals (including iron, but not copper or nickel). The relative abundances of individual genera differed in their degrees of correlation with geochemical factors. Several abundant lineages present at these locations have not previously been associated with mine tailings environments, including novel species predicted to be involved in iron and sulfur cycling.IMPORTANCEMine tailings represent a significant threat to North American freshwater, with legacy tailings areas generating acid mine drainage (AMD) that contaminates rivers, lakes, and aquifers. Microbial activity accelerates AMD formation through oxidative metabolic processes but may also ameliorate acidic tailings by promoting secondary mineral precipitation and immobilizing dissolved metals. Tailings exhibit high geochemical variation within and between mine sites and may harbor many novel extremophiles adapted to high concentrations of toxic metals. Characterizing the unique microbiomes associated with tailing environments is key to identifying consortia that may be used as the foundation for innovative mine-waste bioremediation strategies. We provide an in-depth analysis of microbial diversity at four copper/nickel mine tailings impoundments, describe how communities (and individual lineages) differ based on geochemical gradients, predict organisms involved in AMD transformations, and identify taxonomically novel groups present that have not previously been observed in mine tailings.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».