Unraveling the mechanism of assimilatory nitrate reduction and methane oxidation by Methylobacter sp. YHQ through dual N-O isotope analysis and kinetic modeling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Assimilatory nitrate reduction and methane (CH 4 ) oxidation by bacteria play important roles in carbon (C) and nitrogen (N) biogeochemical cycles. Here, an investigation of enzymatic assimilatory nitrate reduction and CH 4 oxidation by Methylobacter sp. YHQ from the wetlands is presented, specifically concentrating on N and oxygen (O) isotope fractionation with various initial nitrate and oxygen concentrations. The N enrichment factors ( 15 ε assimilation ) increased from 4.2 ± 0.7‰ to 6.9 ±1.3‰ and the O isotope enrichment factors ( 18 ε assimilation ) increased from 2.7 ± 0.9‰ to 4.7 ± 0.8‰ during nitrate assimilation when initial nitrate concentrations increased from 0.9 mM to 2 mM. Similar 18 ε and 15 ε values were observed at different oxygen concentrations. The values of 18 ε and 15 ε provided vital parameters for the assessment of assimilatory nitrate reduction via the Rayleigh equation approach. The ratios of O and N isotope enrichment factors ( 18 ε : 15 ε ) assimilation ranged from 0.64 ± 0.15 to 0.74 ± 0.18 during nitrate assimilation by Methylobacter sp. YHQ with Nas, which were different from ( 18 ε : 15 ε ) assimilation for assimilatory eukaryotic nitrate reductase (eukNR) from literature data. Thus, N and O isotope fractionation could be useful tools to distinguish eukNR from Nas during nitrate assimilation. Additionally, the rates of CH 4 oxidation and nitrate reduction were evaluated with a reaction-based kinetic model, and it quantitatively described the enzymatic reactions of nitrate assimilation. Combining dual N-O isotope analysis with kinetic modeling provides new insights into the microbially driven C-N interactions. Graphical Abstract
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».