Metal-Binding Ligands Rather Than Redox Active Metabolites Are Essential to Microbially-Induced Corrosion of Cobalt
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microbially-induced corrosion (MIC) has been well-studied in the context of damage to iron-bearing infrastructure, where microbes can solubilize solid elemental iron using redox-active metabolites such as phenazines. Whether such pathways can solubilize economically-critical cobalt remains poorly understood. We hypothesized that secondary metabolites produced by the model bacterium Pseudomonas chlororaphis subspecies aureofaciens associated with MIC of iron could corrode cobalt by oxidation ( i.e., phenazines) or by acting as a ligand ( i.e., cyanide). One-week incubations using live cells supplied with Co(0) wires led to 20-30% cobalt mass losses and ∼2200 µM Co(2+) recovered in solution, which was at least 3-fold higher than filtered cultures and sterile medium controls. Removing the capacity for cells to produce phenazines and cyanide showed similar corrosion compared to wild type cells and phenazine standards did not corrode cobalt, ruling these metabolites out as contributors to MIC. Further experiments testing whether metabolite mixtures devoid of phenazines could corrode Co(0) in the presence and absence of oxygen confirmed that atmospheric oxygen initiates Co(0) oxidation, and that unidentified cell-derived metabolites drive MIC forward by keeping Co(2+) from precipitating as oxides that form a passivation layer on the wire surface. This revised mechanistic explanation underscores the importance of considering how abiotic redox cycling and cellular metabolites that solubilize metals interact in the MIC of non-ferrous metals. Identifying the biosynthetic pathways involved in solubilizing cobalt will be key to reframing MIC as more than an environmental concern and optimizing sustainable cobalt recovery strategies for solid waste that rely on naturally-occurring microbial metabolites. Importance Characterizing microbially-induced corrosion mechanisms for cobalt is important for predicting the fate of critical metals in the environment and optimizing sustainable strategies for cobalt reclamation from electronic waste. This study uses the model bacterium Pseudomonas chlororaphis subspecies aureofaciens to test if redox-active phenazines and the metal-binding metabolite cyanide can corrode elemental cobalt. We repeatedly observed that live cells corroded cobalt, but that corrosion did not rely on phenazines or cyanide. Instead, our results show that oxygen oxidized elemental cobalt and unidentified metabolites keep cobalt ions in solution to limit cobalt oxide precipitation and drive the corrosion reaction forward. Our study reinforces the need to consider connections between abiotic and biotic reactions in the corrosion of metals other than iron. Understanding these mechanisms is critical to reframing microbial corrosion as a sustainable approach for metal recovery and our study makes the case that it is possible for the critical metal cobalt.
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 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».