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Enregistrement W1969041026 · doi:10.1080/15226511003758861

Phytoremediation of CR(VI) by <i>Spirodela polyrrhiza</i> (L.) Schleiden Employing Reducing and Chelating Agents

2010· article· en· W1969041026 sur OpenAlexfundno aff
Rajni Bala, Ashwani Kumar Thukral

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Phytoremediation · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueChromium effects and bioremediation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDalhousie University
Mots-clésCitric acidAscorbic acidChemistryTartaric acidOxalic acidNuclear chemistryLactic acidFood scienceChelationAntioxidantCatalaseChromiumOxalateGlycerolBiochemistryBotanyHorticultureInorganic chemistryOrganic chemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil0,573

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations30
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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