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Enregistrement W4409418461 · doi:10.1016/j.scitotenv.2025.179357

Microbial diversity and capacity for arsenic biogeochemical cycling in aquifers associated with thermal mobilization

2025· article· en· W4409418461 sur OpenAlexafffundabout
Molly Chen, Daniel S. Grégoire, Pascale St-Germain, Carolina Berdugo‐Clavijo, Laura A. Hug

Notice bibliographique

RevueThe Science of The Total Environment · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensImperial Oil (Canada)Carleton UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesImperial Oil ResourcesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsImperial Oil Limited
Mots-clésBiogeochemical cycleMobilizationArsenicCyclingAquiferEnvironmental scienceDiversity (politics)Environmental chemistryEarth scienceGeologyChemistryGroundwaterGeographyPolitical scienceGeotechnical engineeringForestryArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermal recovery technologies for in-situ bitumen extraction can result in the heating of surrounding aquifers, potentially mobilizing arsenic naturally present in the sediments to the groundwater. The relative toxicity of dissolved arsenic is related to its speciation, with As(V) being less toxic than As(III). Microorganisms have various mechanisms of arsenic detoxification and metabolism, which include genes for efflux, methylation, and reduction/oxidation of As(V)/As(III). We characterized the microbial communities along two aquifer transects associated with thermally mobilized arsenic near Northeastern Alberta oil sands deposits. 16S rRNA amplicons and metagenomic sequencing data of biomass from filtered groundwater indicated major changes in the dominant taxa between wells, especially those currently experiencing elevated arsenic concentrations. Annotation of arsenic-related genes indicated that efflux pumps (arsB, acr3), intracellular reduction (arsC) and methylation (arsM) genes were widespread among community members but comparatively few organisms encoded genes for arsenic respiratory reductases (arrA) and oxidases (arxA, aioA). While this indicates that microbes have the capacity to exacerbate arsenic toxicity by increasing the relative concentration of As(III), some populations of iron oxidizing and sulfate reducing bacteria (including novel Gallionella and Thermodesulfovibrionia populations) show potential for indirect bioremediation through formation of insoluble iron/sulfide minerals which adsorb or coprecipitate arsenic. An unusually high proportional abundance of a single Paceibacteria population that lacked arsenic resistance genes was identified in one high‑arsenic well, and we discuss hypotheses for its ability to persist. Overall, this study describes how aquifer microbial communities respond to thermal and arsenic plumes, and predicts potential contributions of microbes to arsenic biogeochemical cycling under this disturbance.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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