Speciation and distribution of arsenic and localization of nutrients in rice grains
Notice bibliographique
Résumé
Arsenic (As) contamination of rice grains and the generally low concentration of micronutrients in rice have been recognized as a major concern for human health. Here, we investigated the speciation and localization of As and the distribution of (micro)nutrients in rice grains because these are key factors controlling bioavailability of nutrients and contaminants. Bulk total and speciation analyses using high-pressure liquid chromatography (HPLC)-inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS) and X-ray absorption near-edge spectroscopy (XANES) was complemented by spatially resolved microspectroscopic techniques (micro-XANES, micro-X-ray fluorescence (micro-XRF) and particle induced X-ray emission (PIXE)) to investigate both speciation and distribution of As and localization of nutrients in situ. The distribution of As and micronutrients varied between the various parts of the grains (husk, bran and endosperm) and was characterized by element-specific distribution patterns. The speciation of As in bran and endosperm was dominated by As(III)-thiol complexes. The results indicate that the translocation from the maternal to filial tissues may be a bottleneck for As accumulation in the grain. Strong similarities between the distribution of iron (Fe), manganese (Mn) and phosphorus (P) and between zinc (Zn) and sulphur (S) may be indicative of complexation mechanisms in rice grains.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».