Phytoremediation of CR(VI) by <i>Spirodela polyrrhiza</i> (L.) Schleiden Employing Reducing and Chelating Agents
Notice bibliographique
Résumé
Phytoremediation of Cr(VI) by Spirodela polyrrhiza in binary combinations with low molecular weight organic compounds (LMWOCs) with a reducing or chelating potential, viz., ascorbic acid, citric acid, tartaric acid, oxalic acid, lactic acid, and glycerol was studied in Cr(VI) containing hydroponic media. Significant increase in the relative dry weight of plants with respect to Cr(VI) treated controls was observed with ascorbic acid and glycerol. The uptake of chromium by S. polyrrhiza followed Michaelis-Menten kinetics of active ion uptake. Interaction between Cr and ascorbic acid, oxalic acid, and lactic acid decreased Cr uptake, whereas citric acid, glycerol, and tartaric acid increased it. Supplementation of LMWOCs to Cr(VI) containing media decreased the MDA content of the plants. Multiple regression models revealed that LMWOCs decrease lipid peroxidation independently, as well as that induced by Cr(VI). It was found that superoxide dismutase (SOD), guaiacol peroxidase (GPX), and catalase (CAT) activities were increased significantly in plants growing in media containing Cr(VI). The study established that lactic acid, citric acid, ascorbic acid, and glycerol were most effective in increasing the Cr(VI) phytoremediating potential of S. polyrrhiza and LMWOCs with reducing or chelating properties decrease Cr(VI) stress in S. polyrrhiza.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».