抄録/ポイント：
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ABSTRACTIndustris biominingプロセスは,現在,金属硫化物とそれらの溶解に集中しており,これは好酸性鉄(II)および/または硫黄酸化微生物によって触媒される。金属硫化物への細胞接着はこのプロセスにとって重要である。生物膜形成は,産業バイオ採鉱ヒープとタンク反応器における活性微生物群集の播種と持続性のために必要であり,それは金属放出を強化した。本研究では,鉱物粒子の高処理,自動化エピ蛍光顕微鏡イメージングと画像分析及び細胞定量のアルゴリズムとの結合によるバイオリーチング実験における黄鉄鉱又は黄銅鉱粒子上の鉱物付着細胞集団の直接定量の方法を用い,細胞計数におけるヒトバイアスを回避した。方法は,Acidithiobacillus caldus,Leptospirillum ferriphilum,およびSulfobacillus thermosulooxidansのアキシセン培養による黄鉄鉱と黄銅鉱表面上の細胞付着の定量化によって検証された。この方法は,黄鉄鉱と黄銅鉱の表面をコロニー形成するL.ferriphilum細胞の高い親和性を確認し,生物膜分散がこの種の成熟黄鉄鉱バッチ培養で発生することを示した。深層ニューラルネットワークも,異なる微生物コンソーシアムのバイオフィルムを分析するために適用した。L.ferriphilumゲノムの最近の分析は,拡散性可溶性因子(DSF)ファミリークオラムセンシングシステムの存在を明らかにした。それぞれのシグナル化合物はバイオフィルム分散剤として知られている。生物膜分散は,DSFファミリーシグナル化合物の添加で,L.ferriphilumandS.thermosulooxidansのバッチ培養で生じることを確認した。IMPORTANCEは,鉱物のコロニー形成の評価のための本法が,金属硫化物濃縮物粒子の微生物コロニー形成を時間分解方法で正確に比較できる。金属硫化物溶解のための改良数学モデルの編集には,鉱物コロニー形成開発の定量的評価が重要である。さらに,深層学習アルゴリズムは,3種のアキシセンまたは混合培養が特徴的なバイオフィルムパターンを示し,バイオフィルム種組成を予測することを証明した。この方法は,他の固体粒子上の微生物コロニー形成の評価に拡張でき,工業的に適切な金属硫化物濃縮物を用いた実験室規模の実験でのバイオリーチングプロセスの最適化に役立つ可能性がある。さらに,この方法を用いて,DSFクオラムセンシングシグナルが,L.ferriphilumandS.thermosulfooxidansのような鉱物酸化細菌による金属硫化物のコロニー形成と溶解に直接影響することを実証した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
