Bioremediation and Tolerance of Humans to Heavy Metals through Microbial Processes: a Potential Role for Probiotics?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The food and water we consume are often contaminated with a range of chemicals and heavy metals, such as lead, cadmium, arsenic, chromium, and mercury, that are associated with numerous diseases. Although heavy-metal exposure and contamination are not a recent phenomenon, the concentration of metals and the exposure to populations remain major issues despite efforts at remediation. The ability to prevent and manage this problem is still a subject of much debate, with many technologies ineffective and others too expensive for practical large-scale use, especially for developing nations where major pollution occurs. This has led researchers to seek alternative solutions for decontaminating environmental sites and humans themselves. A number of environmental microorganisms have long been known for their ability to bind metals, but less well appreciated are human gastrointestinal bacteria. Species such as Lactobacillus, present in the human mouth, gut, and vagina and in fermented foods, have the ability to bind and detoxify some of these substances. This review examines the current understanding of detoxication mechanisms of lactobacilli and how, in the future, humans and animals might benefit from these organisms in remediating environmental contamination of food.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 découle