Cultivation of microorganisms from sulfidic mine waste and genomic insights into acidibacillus ferrooxidans and penicillium sp
Notice bibliographique
Résumé
With increasing pressure to support sustainable mining initiatives, the \nadvancement of biotechnologies is essential for dealing with mine waste in Canada and around \nthe world. These improvements require a thorough understanding of microorganisms that inhabit \ndifferent waste materials. This study used classic culturing techniques to isolate acidophilic ironoxidizing bacteria and genomic sequencing to characterize microbial isolates from different \nsource materials. Two organisms were isolated from an enrichment culture that was inoculated \nwith low-sulfur waste rock from a Canadian mine site. They were identified as a strain of \nAcidibacillus ferrooxidans and a fungus of the genus Penicillium. Some of the genes that were \nannotated from the sequenced prokaryotic genome were absent in available genomes of Ab. \nferrooxidans and others were associated with metabolic abilities that have not been described in \nthis organism, such as respiratory nitrate reduction. A total of 59 stress response genes were \nidentified including for resistance to several heavy metals and multiple antibiotics. Fungal \nbiomass displayed iron oxidation as well as accumulation, and 4 genes encoding for multicopper \noxidase enzymes were annotated which have been associated with the adaptation of fungi in \nmetal-rich environments. This study also tailored selective media with the aim of isolating \nbacteria from the genera Leptospirillum and Sulfobacillus from sulfidic bioreactor cultures. \nThese groups were not identified but we started to isolate at least 2 different colonies of interest. \nThis project provides insight into microorganisms from these waste materials and their potential \nin biotechnologies. It also emphasizes the importance of assessing fungi in these environments.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».