High stability ferric chelates result in decreased iron uptake by the green alga<i>Chlorella kessleri</i>owing to decreased ferric reductase activity and chelation of ferrous iron
Notice bibliographique
Résumé
Cells of the green alga Chlorella kessleri Fott et Nováková use a reductive mechanism for iron acquisition. Iron-limited cells acquired iron more rapidly from a chelator with a lower stability constant for Fe3+(hydroxyethylethylenediaminetriacetic acid (HEDTA)) than from a chelator with a higher stability constant (N,N′-di[2-hydroxybenzyl)ethylenediamine-N,N′-diacetic acid (HBED)). Furthermore, iron uptake rates decreased with increasing chelator concentrations at constant iron concentration. The negative effects of elevated HBED levels on iron uptake could be partly alleviated by the addition of Ga3+, which suggests that iron-free chelator has a negative effect on iron acquisition by competing for Fe2+with the ferrous transport system. Furthermore, ferric reductase activity progressively decreased with increasing concentrations of both chelators (in the iron-free form). This effect was not alleviated by Ga3+addition and was apparently caused by the direct inhibition of the reductase. Overall, we conclude that chelators with high stability constants for Fe3+decrease iron acquisition rates by Strategy I organisms via three separate mechanisms.
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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) | 0,001 | 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 ».