Construction of Whole Cell Bacterial Biosensors as an Alternative Environmental Monitoring Technology to Detect Naphthenic Acids in Oil Sands Process-Affected Water
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide After extraction of bitumen from oil sands deposits, the oil sand process-affected water (OSPW) is stored in tailings ponds. Naphthenic acids (NA) in tailings ponds have been identified as the primary contributor to toxicity to aquatic life. As an alternative to other analytical methods, here we identify bacterial genes induced after growth in naphthenic acids and use synthetic biology approaches to construct a panel of candidate biosensors for NA detection in water. The main promoters of interest were the atuAR promoters from a naphthenic acid degradation operon and upstream TetR regulator, the marR operon which includes a MarR regulator and downstream naphthenic acid resistance genes, and a hypothetical gene with a possible role in fatty acid biology. Promoters were printed and cloned as transcriptional lux reporter plasmids that were introduced into a tailings pond-derived Pseudomonas species. All candidate biosensor strains were tested for transcriptional responses to naphthenic acid mixtures and individual compounds. The three priority promoters respond in a dose-dependent manner to simple, acyclic, and complex NA mixtures, and each promoter has unique NA specificities. The limits of NA detection from the various NA mixtures ranged between 1.5 and 15 mg/L. The atuA and marR promoters also detected NA in small volumes of OSPW samples and were induced by extracts of the panel of OSPW samples. While biosensors have been constructed for other hydrocarbons, here we describe a biosensor approach that could be employed in environmental monitoring of naphthenic acids in oil sands mining wastewater.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découle