The development and stability analysis of a nonlinear growth model for microorganisms

A nonlinear dynamic model of microbial growth is established based on the theories of the diffusion response of thermodynamics and the chemotactic response of biology. Except for the two traditional variables, i.e. the density of bacteria and the concentration of attractant, the pH value, a crucial influencing factor to the microbial growth, is also considered in this model. The pH effect on the microbial growth is taken as a Gaussian function G0e-(f- fc)2/G1, where G0, G1 and fc are constants, f represents the pH value and fc represents the critical pH value that best fits for microbial growth. To study the effects of the reproduction rate of the bacteria and the pH value on the stability of the system, three parameters a, G0 and G1 are studied in detail, where a denotes the reproduction rate of the bacteria, G0 denotes the impacting intensity of the pH value to microbial growth and G1 denotes the bacterial adaptability to the pH value. When the effect of the pH value of the solution which microorganisms live in is ignored in the governing equations of the model, the microbial system is more stable with larger a. When the effect of the bacterial chemotaxis is ignored, the microbial system is more stable with the larger G1 and more unstable with the larger G0 for f0 > fc. However, the stability of the microbial system is almost unaffected by the variation G0 and G1 and it is always stable for f0 < fc under the assumed conditions in this paper. In the whole system model, it is more unstable with larger G1 and more stable with larger G0 for f0 < fc. The system is more stable with larger G1 and more unstable with larger G0 for f0 > fc. However, the system is more unstable with larger a for f0 < fc and the stability of the system is almost unaffected by a for f0 > fc. The results obtained in this study provide a biophysical insight into the understanding of the growth and stability behavior of microorganisms.

Experimental and Conceptual Approaches to Studying Bet Hedging in Microorganisms

Bet-hedging strategies are used by organisms to survive in

unpredictable environments. To pursue a bet-hedging strategy, an

organism must produce multiple phenotypes from a single genotype. What

molecular mechanisms allow this to happen? To address this question, I

created a synthetic system that displays bet-hedging behavior, and

developed a new technique called `TrackScar' to measure the fitness

and stress-resistance of individual cells. I found that bet-hedging

can be generated by actively sensing the environment, and that

bet-hedging strategies based on active sensing need not be

metabolically costly. These results suggest that to understand how

bet-hedging strategies are produced, microorganisms must be

examined in the actual environments that they come from.

Distribution of microorganisms in recent sediments of Kiel Bay

Die angewandte Mikropaläontologie bestimmt heute im wesentlichen das Alter eines Gesteins mit Hilfe von Faunenvergesellschaftungen. Aus der Zusammensetzung der Fauna, aus dem Einsatz oder Fehlen bestimmter Gattungen und Arten, aus den Mineralien, die das Gestein aufbauen, aus dem ganzen Bild, das eine aus einem Gestein herausgeschlämmte Fauna dem Bearbeiter gibt, läßt sich das Alter dieses Gesteins festlegen. Will man aber verschiedene Bohrungen, vor allem auch räumlich weit voneinander getrennter Gebiete, miteinander parallelisieren, so liegt das Kernproblem der Mikropaläontologie in der Frage, ob es sich bei verschiedenen Faunen tatsächlich um Alters- oder nur um Faziesunterschiede handelt. Da die Grundlagen der mikropaläontologischen Arbeitsweise zum weitaus größten Teil auf den Ergebnissen von Untersuchungen fossiler Faunen beruhen, müssen zu ihrer Unterbauung Untersuchungen an recentem Material folgen. Besonders spielt das Ineinandergreifen mariner und brackischer Sedimente in der angewandten Mikropaläontologie eine große Rolle. Auf Grund der Tatsache, daß ein großer Teil von Gattungen und Arten der Foraminiferen an der Wende Kreide/Tertiär ausstirbt und neue an ihre Stelle treten, stellt Glässner (1948) die Behauptung auf, daß die aktualistisch gewonnenen Ergebnisse für vortertiäre Faunen nur eine geringe Bedeutung besitzen. Auch seien vortertiäre, brackische Foraminiferen nicht bekannt (Glässner 1948, S. 191). Hiltermann (1948) konnte aber bereits im nordwestdeutschen Malm brackische, d. h. in Brackwasser eindringende Foraminiferen nachweisen. Auf jeden Fall behalten aktualistische Unterlagen ihren Wert für das Tertiär und Quartär. Die Faunen, die in recenten, brackischen Sedimenten nebeneinander auftreten, sind in einem Bohrprofil in einem Gestein übereinander zu erwarten. Gelingt es, die Beziehungen einer recenten Fauna zu ihrer Umwelt zu klären, dann können umgekehrt aus fossilen, ihnen gleichen oder ähnlichen Faunen Rückschlüsse auf die Entstehungsbedingungen von Gesteinen gezogen werden. Unter Umständen können der Verlauf einer Transgression, Küstennähe, die Höhe des Salzgehaltes des Meerwassers, die vorherrschenden Temperaturen u. a., aus ihnen abgelesen werden. Die Ostsee ist ein klassisches Brackwassergebiet der Erde. Ihr westlicher Teil, die Kieler Bucht, wurde erst in jüngster geologischer Zeit vom Meer überflutet. Nach Tapfer (1940) begann hier die flandrische Transgression erst etwa um 7500 v. d. Zw. mit dem Erreichen des heutigen Meeresniveaus. Seit dieser Zeit erst entstehen neue Küstenformen, wird der Meeresboden umgelagert und bilden sich marine und brackische Absätze in diesem Gebiet.

Pathogenic effect of microorganisms on loggerhead eggs

[EN] Different types of fungi and bacteria have been isolated from hatched and non-hatched as well as failed and non-failed eggs in natural sea turtles nests (Marco et al. 2006, Phillott and Parmenter, 2001, Phillott et al. 2001). Microbiota infections are common in artificial incubation activities and they seem to have an important negative impact on embryo development (Phillott, 2002). However, no clear evidences of their pathogenic effects have been described. The aim of this study was to investigate whether fungi and bacteria represent pathogenic agents to sea turtle eggs, and to assess whether there exists a specific period during incubation in which eggs are more susceptible to microorganisms.

Impact of Cryptosporidium spp. interaction with co-occurring microorganisms on moderate-to-severe diarrhea in the developing world

Diarrheal illness is responsible for over a quarter of all deaths in children under 5 years of age in sub-Saharan Africa and South Asia. Recent findings have identified the parasite Cryptosporidium as a contributor to enteric disease. We examined 9,348 cases and 13,128 controls from the Global Enteric Multicenter Study to assess whether Cryptosporidium interacted with co-occurring pathogens based on adjusted odds of moderate-to-severe diarrhea (MSD). Cryptosporidium was found to interact negatively with Shigella spp., with multiplicative interaction score of 0.16 (95% CI: 0.07 to 0.37, p-value=0.000), and an additive interaction score of -9.81 (95% CI: -13.61 to -6.01, p-value=0.000). Cryptosporidium also interacted negatively with Aeromonas spp., Adenovirus, Norovirus, and Astrovirus with marginal significance. Odds of MSD for Cryptosporidium co-infection with Shigella spp., Aeromonas spp., Adenovirus, Norovirus, or Astrovirus are lower than odds of MSD with either organism alone. This may reduce the efficacy of intervention strategies targeted at Cryptosporidium.