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Enregistrement W2074457514 · doi:10.1086/432858

The Disruption of <i>Daphnia magna</i> Sodium Metabolism by Humic Substances: Mechanism of Action and Effect of Humic Substance Source

2005· article· en· W2074457514 sur OpenAlexaff
Chris N. Glover, Chris M. Wood

Notice bibliographique

RevuePhysiological and Biochemical Zoology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDaphnia magnaChemistryHumic acidEnvironmental chemistrySodiumCalciumNatural organic matterMetabolismMembrane permeabilityOrganic matterBiochemistryBiophysicsToxicityMembraneBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Humic substances have important functions in aquatic systems. While these roles are primarily indirect, influencing the physicochemical environment, recent evidence suggests these materials may also have direct biological actions. This study investigated the mechanism by which humic substances perturb sodium metabolism in a freshwater invertebrate, the water flea Daphnia magna. Aldrich humic acid (AHA) stimulated the maximal rate of whole-body sodium influx (Jmax) when experimental pH was 6 and water calcium content was 0.5 mM. This effect persisted at pH 8 and 1 mM calcium but not at pH 8 in the absence of calcium. An indirect action of AHA on apical transporter activity was proposed to explain this effect. At pH 4 AHA promoted a linear sodium uptake kinetic relationship, attributed to altered membrane permeability due to enhanced membrane binding of humic substances at low pH. In contrast, a real-world natural organic matter sample had no consistent action on sodium influx, suggesting that impacts on sodium metabolism may be limited to commercially available humic materials. These findings question the applicability of commercially available humic substances for laboratory investigations and have significant implications for the study of environmental metal toxicity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,753

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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