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Enregistrement W4403953787 · doi:10.1186/s40793-024-00626-w

Arctic's hidden hydrocarbon degradation microbes: investigating the effects of hydrocarbon contamination, biostimulation, and a surface washing agent on microbial communities and hydrocarbon biodegradation pathways in high-Arctic beaches

2024· article· en· W4403953787 sur OpenAlexafffundabout
Ya-Jou Chen, Ianina Altshuler, Nastasia J. Freyria, Antoine Lirette, Esteban Góngora, Charles W. Greer, Lyle G. Whyte

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Microbiome · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Spill Detection and Mitigation
Établissements canadiensNational Research Council CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaConcordia University
Mots-clésBiostimulationHydrocarbonBiodegradationContaminationEnvironmental scienceEnvironmental chemistryArcticDegradation (telecommunications)Polycyclic aromatic hydrocarbonMicrobial biodegradationThe arcticBioremediationChemistryOceanographyGeologyEcologyMicroorganismBacteriaBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Canadian Arctic summer sea ice has dramatically declined due to global warming, resulting in the rapid opening of the Northwest Passage (NWP), slated to be a major shipping route connecting the Atlantic and Pacific Oceans by 2040. This development elevates the risk of oil spills in Arctic regions, prompting growing concerns over the remediation and minimizing the impact on affected shorelines. RESULTS: This research aims to assess the viability of nutrient and a surface washing agent addition as potential bioremediation methods for Arctic beaches. To achieve this goal, we conducted two semi-automated mesocosm experiments simulating hydrocarbon contamination in high-Arctic beach tidal sediments: a 32-day experiment at 8 °C and a 92-day experiment at 4 °C. We analyzed the effects of hydrocarbon contamination, biostimulation, and a surface washing agent on the microbial community and its functional capacity using 16S rRNA gene sequencing and metagenomics. Hydrocarbon removal rates were determined through total petroleum hydrocarbon analysis. Biostimulation is commonly considered the most effective strategy for enhancing the bioremediation process in response to oil contamination. However, our findings suggest that nutrient addition has limited effectiveness in facilitating the biodegradation process in Arctic beaches, despite its initial promotion of aliphatic hydrocarbons within a constrained timeframe. Alternatively, our study highlights the promise of a surface washing agent as a potential bioremediation approach. By implementing advanced -omics approaches, we unveiled highly proficient, unconventional hydrocarbon-degrading microorganisms such as Halioglobus and Acidimicrobiales genera. CONCLUSIONS: Given the receding Arctic sea ice and the rising traffic in the NWP, heightened awareness and preparedness for potential oil spills are imperative. While continuously exploring optimal remediation strategies through the integration of microbial and chemical studies, a paramount consideration involves limiting traffic in the NWP and Arctic regions to prevent beach oil contamination, as cleanup in these remote areas proves exceedingly challenging and costly.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,189
Écart entre enseignants0,181 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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