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Enregistrement W1751531592 · doi:10.1139/cjm-2015-0102

Intracellular distribution of cadmium during the growth of <i>Abortiporus biennis</i> on cadmium-amended media

2015· article· en· W1751531592 sur OpenAlexvenueno aff
Marcin Grąz, Bożena Pawlikowska-Pawlęga, Anna Jarosz‐Wilkołazka

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCadmiumBioremediationCytoplasmMyceliumPeriplasmic spaceOxalic acidOxalateVacuolizationChemistryGrowth mediumBiologyBiochemistryBotanyMicrobiologyFood scienceBacteriaInorganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heavy metals are difficult to remediate and traditional remedial processes are expensive, so bioremediation technology using bacteria, fungi, or plants is of interest. Many studies have demonstrated that basidiomycetes fungi are able to growth under heavy metals stress. In this study the distribution of cadmium (Cd) in Abortiporus biennis cells was studied. Cd accumulated especially within cytoplasm and its presence caused changes in the cytoplasm appearance, which became denser in comparison to the cytoplasm of control cells. Vacuolization of cytoplasm and periplasmic region in A. biennis cells was also observed. The growth rate of A. biennis was inhibited up to 75% during the growth on medium amended with 1 mmol/L cadmium oxide. The presence of Cd in growing media inhibited oxalic acid secretion by A. biennis, but oxalate concentration increased together with elevated Cd concentration in growing medium. The influence of initial pH of growing media on the accumulation of Cd by A. biennis was also observed. The highest accumulation of Cd in mycelium was detected during A. biennis growth on media with a pH of 6. Studies addressing metals uptake by fungi and metal distribution in fungal cells may allow these organisms to be applied in bioremediation processes more effectively or to be used as bioindicators of contaminated environmental pollutions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,180 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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