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Enregistrement W1587162022 · doi:10.1111/j.1462-2920.2012.02758.x

Linking selenium biogeochemistry to the sulfur‐dependent biological detoxification of arsenic

2012· review· en· W1587162022 sur OpenAlexaff
Raoul‐Marie Couture, Agnieszka Sekowska, Gang Fang, Antoine Danchin

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Microbiology · 2012
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyBiogeochemistryDetoxification (alternative medicine)SeleniumArsenicSulfurEnvironmental chemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geochemistry often reveals unexpected (anti)correlations. Arsenic (As) and selenium (Se) are cases in point. We explore the hypothesis that bacteria living in an As-replete environment recruited a biological process involving Se and sulfur to fulfil their need for As detoxification. In analogy with the formation of arsenolipids and arsenosugars, which are common non-toxic As metabolites derived from microbial and plant metabolism, we attempt to explain the prevalence of novel sulfur-containing As derivatives, in particular monothioarsenate, in the aqueous environment. Thiolated-As species have been overlooked so far mainly because of the difficulty of their identification. Based on comparative genomics, we propose a scenario where SelD and SelU proteins, commonly used to make selenophosphate and modify transfer RNA, have been recruited to make monothioarsenate, a relatively innocuous arsenical. This hypothesis is discussed in terms of the relative geochemical distribution of Se and As.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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