Field‐Scale <scp>qPCR</scp> Data to Estimate Rate Constants for Toluene Biodegradation in Groundwater
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biodegradation of petroleum hydrocarbons in groundwater occurs naturally and can be enhanced to support contaminated site management and remediation. Molecular biological tools can be used to assess the occurrence of biodegradation and monitor bioremediation efforts; however, the use of specific genes (i.e., biomarkers) to identify the rate constants of contaminant removal has not been explored for monoaromatic hydrocarbons. In this study, an approach was developed to estimate an apparent first‐order rate constant for anaerobic biodegradation of toluene based on toluene concentration and the abundance of the alpha subunit of the benzylsuccinate synthase gene (i.e., bssA ). The utility of the approach was evaluated by comparing the distribution of estimated rate constants to those from a published compilation at benchmark sites. There was good agreement between the distribution of rate constants calculated from the abundance of gene copies from soil cores and the distribution of rate constants at benchmark sites, while rate constants calculated from the abundance of gene copies in groundwater were lower than those from the benchmark sites. Given that groundwater samples are more common and convenient to obtain, it is proposed to use the rate constants estimated from groundwater samples to document whether the microbial community has acclimated for biodegradation of toluene. When practitioners use models to evaluate risk at petroleum release sites, they often assume a “typical” rate constant for biodegradation. If the abundance of the bssA biomarker demonstrates that the microbial community has acclimated, then it is appropriate to select and use a rate constant from benchmark sites to forecast biodegradation and attenuation of toluene at a site being evaluated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».