Isolation, identification, and characterisation of the malachite green detoxifying bacterial strain <i>Bacillus pacificus</i> ROC1 and the azoreductase AzrC
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Malachite green (MG) is used as a dye for materials such as wood, cotton, and nylon, and is used in aquaculture to prevent fungal and protozoan diseases. However, it is highly toxic, with carcinogenic, mutagenic, and teratogenic properties, resulting in bans worldwide. Despite this, MG is still frequently used in many countries due to its efficacy and economy. MG is persistent in the environment and so requires degradative intervention. In this work we isolated Bacillus pacificus ROC1 strain from a salt flat in Pakistan that had the ability to aerobically detoxify MG, as determined by bacterio- and phyto-toxicity assays. We demonstrate immobilized B. pacificus ROC1 can effectively detoxify MG, which highlights a potential method for its biodegradation. Genomic sequencing identified three candidate azo-reductases within B. pacificus ROC1 that could be responsible for the MG-degrading activity. These were cloned, expressed and purified from Escherichia coli , with one (AzrC), catalyzing the reduction of MG to leuco-MG in vitro. AzrC was crystallised and MG was captured within the active site in a Michaelis complex, providing structural insight into the reduction mechanism. Altogether, this work identifies a bacterium capable of aerobically degrading a major industrial pollutant and characterizes the molecular basis for this activity.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».