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Enregistrement W2076860346 · doi:10.1080/15226514.2012.723064

Phosphorus Improves Arsenic Phytoremediation by<i>Anadenanthera Peregrina</i>by Alleviating Induced Oxidative Stress

2012· article· en· W2076860346 sur OpenAlexaff
Marcelo Pedrosa Gomes, Maria Ângela Machado de Carvalho, Geila Santos Carvalho, Thyago Carvalho Marques, Queila Souza Garcia, Luiz Roberto Guimarães Guilherme, Â. M. Soares

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Phytoremediation · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArsenateArsenicPhytoremediationChemistryCatalasePhosphorusLipid peroxidationPhytotoxicityPhosphateOxidative stressArsenic toxicityHydrogen peroxideReactive oxygen speciesBotanyPeroxidaseHorticultureEnvironmental chemistryFood scienceBiochemistryBiologyEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to similarities in their chemical behaviors, studies examining interactions between arsenic (As)--in special arsenate--and phosphorus (P) are important for better understanding arsenate uptake, toxicity, and accumulation in plants. We evaluated the effects of phosphate addition on plant biomass and on arsenate and phosphate uptake by Anadenanthera peregrina, an important Brazilian savanna legume. Plants were grown for 35 days in substrates that received combinations of 0, 10, 50, and 100 mg kg(-1) arsenate and 0, 200, and 400 mg kg(-1) phosphate. The addition of P increased the arsenic-phytoremediation capacity of A. peregrina by increasing As accumulation, while also alleviating As-induced oxidative stress. Arsenate phytotoxicity in A. peregrina is due to lipid peroxidation, but not hydrogen peroxide accumulation. Added P also increased the activity of important reactive oxygen species-scavenging enzymes (catalase and ascorbate peroxidase) that help prevent lipid peroxidation in leaves. Our findings suggest that applying P represents a feasible strategy for more efficient As phytoremediation using A. peregrina.

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)0,001
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 enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,766

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
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 GPT0,242
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations54
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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