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Enregistrement W4401392259 · doi:10.1002/cctc.202401102

Dynamic Metabolic Bottlenecks of a <i>Geobacter Sulfurreducens</i> Bioelectrochemical System Studied Using Microfluidics and the Arrhenius Equation

2024· article· en· W4401392259 sur OpenAlexaff
Nastaran Khodaparastasgarabad, Manon Couture, Jesse Greener

Notice bibliographique

RevueChemCatChem · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Fuel Cells and Bioremediation
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeobacter sulfurreducensArrhenius equationMicrofluidicsChemistryElectrochemistryActivation energyBiological systemChemical engineeringMaterials scienceNanotechnologyBiofilmElectrodePhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To target development of bioelectrochemical systems, we developed an advanced microfluidic method to identify reaction bottlenecks in the metabolic activity of a pure‐culture Geobacter sulfurreducens electroactive biofilm (EAB). The microfluidic system was devised to include perpendicular flow orientation for improved boundary layer uniformity and was combined with an embedded 3‐electrode system to accurately apply a constant potential during the entire experimental duration which lasted se. A 3‐sensor temperature control system provided the basis of accurate temperature pulsing, which modified the EAB metabolic activity over short time intervals relative to the bacterial doubling rate. The system, together with the unique ability to control hydrodynamic, electrochemical, and thermal conditions, was used as the basis for an Arrhenius approach to obtain activation energy barrier values at different growth times, acetate concentrations, and flow rates. The results indicated that bottlenecks in the overall metabolic activity after 1 month of growth time were related to electron transfer through extracellular cytochrome c. After the EAB further matured to 4 months old, the bottleneck appeared to switch to enzyme‐driven acetate oxidation. Based on this hypothesis, we observed after 4‐months, that strong increases in effective enzyme concentration were primarily obtained by increasing flow rate, and secondarily by increasing acetate concentration

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,403

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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