Validation of the Biotic Ligand Model in Metal Mixtures: Bioaccumulation of Lead and Copper
Notice bibliographique
Résumé
The biotic ligand model (BLM) has the potential to predict biological effects and bioaccumulation in metal mixtures. Pb and Cu uptake by the green alga Chlamydomonas reinhardtii have been quantified in single-metal exposures and in metal mixtures in order to test some of the key assumptions of the BLM. Stability constants for the interaction of the metals with biological uptake sites were determined from measured short-term internalization fluxes. In the absence of competition, a value of 10(5.8) M(-1) was obtained for Cu, while 10(5.9) M(-1) was obtained for Pb. Competition experiments did not show a straightforward antagonistic competition as would be predicted by the BLM. Only at high Cu(2+) concentrations (>1 microM) did Cu behave as a competitive inhibitor of Pb transport. Surprisingly, low concentrations of Cu(2+) had a synergistic effect on Pb uptake. Furthermore, Cu uptake was independent of Pb when Cu concentrations were below 10(-7) M. In order to explain the observed discrepancies with the BLM, membrane permeability and Cu transporter expression levels were probed. The expression of ctr2, a gene coding for a Cu transporter, increased significantly in the presence of Pb, indicating that bioaccumulation is much more dynamic than assumed in the equilibrium models.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».