Role of arsenic and its resistance in nature
Notice bibliographique
Résumé
Contamination of the environment with heavy metals has increased drastically over the last few decades. The heavy metals that are toxic include mercury, cadmium, arsenic, and selenium. Of these heavy metals, arsenic is one of the most important global environmental pollutants and is a persistent bioaccumulative carcinogen. It is a toxic metalloid that exists in two major inorganic forms: arsenate and arsenite. Arsenite disrupts enzymatic functions in cells, while arsenate behaves as a phosphate analog and interferes with phosphate uptake and utilization. Despite its toxicity, arsenic may be actively sequestered in plant and animal tissues. Various microbes interact with this metal and have shown resistance to arsenic exposure, and they appear to possess the ars operon for arsenic resistance consisting of three to five genes, i.e., arsRBC or arsRDABC, organized into a single transcriptional unit; some microbes even use it for respiration. Microbial interactions with metals may have several implications for the environment. Microbes may play a role in cycling of toxic heavy metals and in remediation of metal-contaminated sites. There is a correlation between tolerance to heavy metals and antibiotic resistance, a global problem currently threatening the treatment of infections in plants, animals, and humans. The purpose of this review is to highlight the nature and role of toxic arsenic in bacterial systems and to discuss the various genes responsible for this heavy-metal resistance in nature and the mechanisms to detoxify this element.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».