<scp>d</scp>-Phenylalanine Alleviates the Corrosion by <i>Desulfovibrio vulgaris</i> in Saline Water
Notice bibliographique
Résumé
A biofilm is a major contributor to microbiologically influenced corrosion (MIC) in cooling water systems, resulting in severe economical and environmental impacts. d -Amino acids offer a potential alternative for preventing biofilm formation in these systems, where salinity levels vary due to diverse water sources, such as freshwater and diluted seawater. However, the impact of d -amino acids on corrosion inhibition under saline conditions remains unexplored. In this study, we evaluated the effect of d -phenylalanine ( d -Phe) on corrosion by Desulfovibrio vulgaris at three salinity levels. d -Phe (10 mg/L) played little role in corrosion inhibition at low salinity (5 g/L) but obviously decreased the corrosion by 40.6% and 59.6% at moderate salinity (15 g/L) and high salinity (20 g/L), respectively. It was attributed to that d -Phe reduced the secretion of extracellular protein from 292.5 μg/mg to 245.6 μg/mg and decreased the biofilm thickness from 25.46 μm to 20.87 μm on the coupon surface. Besides, d -Phe decreased the sessile cells from 15.1 × 10 7 cells/cm 2 to 12.8 × 10 7 cells/cm 2 at high salinity. Furthermore, transcriptome analysis found that indole, the signal molecule negatively regulating the biofilm formation, was increased by adding d -Phe at high salinity. Moreover, peptidoglycan reorganization was strengthened at high osmotic pressure via absorbing additional d -Phe, leading to weak bacterial adhesion. The work provides mechanistic insights into the application of d -Phe for biofilm inhibition and MIC mitigation in industries.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».