Revealing degradation strategy of aniline blue by <i>Lysinibacillus</i> sp. 38-6 via genomic analysis
Notice bibliographique
Résumé
Aniline blue, a triphenylmethane dye, has been widely used in industrial and medical fields, leading to its gradual enrichment in environmental water. Its removal and degradation from the water is essential but very challenging. A bacterium Lysinibacillus sp. 38-6, which is able to efficiently degrade aniline blue, was isolated from the surface soil samples under withered leaves. The strain exhibited excellent decolorization capacity at high concentrations of aniline blue (91% at 1000 mg/L) and salt (90% at 75 g/L) as well as high temperature (92% at 45 °C). To investigate the dye degradation strategies of Lysinibacillus sp. 38-6 at the genomic level, its genome was sequenced and analyzed. The isolate possesses abundant genomic features responsible for degrading dyes. In particular, several genes encoding laccase, iron-dependent peroxidase, NAD(P)H-dependent FMN reductase, and short-chain dehydrogenase/reductases might contribute to the cleavage of chromophore groups and aromatic rings in aniline blue. In addition, a number of genes required for heat, salt, and oxidative stress responses were found, indicating that Lysinibacillus sp. 38-6 is able to efficiently degrade dyes at higher temperature, salty and oxidative environments. It is thus inferred that isolate 38-6 has the potential for applications in efficient degradation of aniline blue in wastewater treatment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».