Cell homogenization and subcellular fractionation in two phytoplanktonic algae: implications for the assessment of metal subcellular distributions
Notice bibliographique
Résumé
Metal subcellular distribution in phytoplankton is of interest from both ecotoxicologic and trophic transfer perspectives. Differential centrifugation preceded by cell disruption is frequently used to separate metals in different intracellular compartments. Homogenization efficiency varies widely among species, however, and a quantitative assessment of this parameter is necessary. Moreover, fractions isolated by differential centrifugation remain operationally defined, and confirmation of the nature of these fractions is thus needed. In the present study, homogenization efficiencies for two chlorophytes were evaluated for different methods (sonicator, beadbeater, rotor‐stator homogenizer). For the most promising approach (sonication), homogenization efficiency was optimized, using a particle counter, 14C uptake, and growth experiments. The separation efficiency of a subcellular fractionation protocol was also optimized and applied to algae that had been exposed to environmentally relevant concentrations of Cd (0.7 nM Cd2+). The homogenization efficiency could be reliably estimated with the particle counter. Contrasting homogenization efficiencies were obtained for the two test species; virtually all C. reinhardtii cells were easily broken, whereas a large proportion of P. subcapitata cells remained intact (73.2 ± 2.8%). Failure to consider the specific homogenization efficiency for P. subcapitata cells would lead to a greater than threefold underestimate of Cd quotas in the organelle and cytosol fractions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».