Ni Uptake by a Green Alga. 2. Validation of Equilibrium Models for Competition Effects
Notice bibliographique
Résumé
It is generally admitted that the presence of major cations and H+ can attenuate trace metal uptake. Recent models such as the biotic ligand model (BLM) aim to quantify and predict this effect by determining stability constants for each of the major competitors for any given interaction of a trace metal with a biological organism. In this study, short-term Ni internalization fluxes (J(int)) were used to quantitatively assess the binding of H+, Mg2+, Ca2+ (K(H-Rs), K(Mg-Rs), K(Ca-Rs)), and trace metals to transport sites (R(s)) leading to Ni biouptake by Chlamydomonas reinhardtii. H+ and Mg2+ are shown to compete directly for the entry of Ni with affinity constants that are of the same order of magnitude (K(Mg-Rs) = 10(5.1) M(-1); K(H-Rs) = 10(5.3) M(-1)) as that measured for Ni (K(Ni-Rs) = 10(5.1) M(-1)). The Ni internalization fluxes were also strongly linked to the Mg cell status. In contrast, the role of Ca2+ could not be explained by a simple competitive equilibrium with the Ni transport sites. Aluminum (K(Al-Rs) = 10(8) M(-1)), Zn (K(Zn-Rs) = 10(6.5) M(-1)), and Cu (K(Cu-Rs) = 10(6.6) M(-1)) were all shown to compete strongly with Ni for uptake. In addition to the determination of uptake constants, these studies provide insight into the transport mechanisms of Ni by the green alga, C. reinhardtii.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».