Uptake and transformation of arsenic by <i>Acidomyces acidophilus</i> isolated from acidic mine tailings and its toxigenic implications
Notice bibliographique
Résumé
Adequate treatment and safe disposal of high-acidity effluents generated during mining containing elevated concentrations of heavy metals and metalloids, such as arsenic, are a critical environmental challenge. In this work, we isolated and characterized an acidophilic fungus from acid mine drainage-affected tailings pond sludge containing high levels of heavy metals. This fungus was identified as Acidomyces acidophilus strain MSS1 and was characterized by its capacity to tolerate and metabolize As(V) and As(III). Our results show that As tolerance and removal capacity by this fungus is highly dependent on pH, being more effective at pH 3.0 than pH 5.4. The biotransformation mechanism involves internalization of As species, As(V) reduction to As(III), and possible biomethylation. It is also capable of oxidizing As(III) in the medium to As(V) to a lesser extent. Arsenite methyltransferase expression was upregulated in the presence of As(III), increasing approximately 25-fold at pH 3 and approximately 14-fold at pH 5.4, compared with fungus not exposed to As. However, in the presence of As(V), it only increased approximately five-fold at pH 5.4; thus, methylation of As is highly dependent on pH and the type of As species present. Additionally, As was removed by biosorption to the fungal biomass. Overall, our results suggest that A. acidophilus can be considered as a potential As bioremediation agent for the removal of As, in particular As(III), in highly acidic effluents, due to its remarkable tolerance to low pH and high metal concentrations.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».