Uranium accumulation and toxicity in the green alga <i>Chlamydomonas reinhardtii</i> is modulated by pH
Notice bibliographique
Résumé
The effects of pH on metal uptake and toxicity in aquatic organisms are currently poorly understood and remain an evolving topic in studies about the biotic ligand model (BLM). In the present study, the authors investigated how pH may influence long-term (4 d) uranium (U) accumulation and chronic toxicity in batch cultures of the freshwater green alga Chlamydomonas reinhardtii. The toxicity expressed as a function of the free uranyl ion was much greater at pH 7 (effective concentration, 50% [EC50] = 1.8 × 10(-9) M UO2 (2+) ) than at pH 5 (EC50 = 1.2 × 10(-7) M UO2 (2+) ). The net accumulation rate of U in algal cells was much higher at pH 7 than at pH 5 for the same free [UO2 (2+) ], but the cells exposed at pH 5 were also more sensitive to intracellular U than the cells at pH 7 with EC50s of 4.0 × 10(-15) and 7.1 × 10(-13) mol of internalized U cell(-1) , respectively. The higher cellular sensitivity to U at pH 5 than at pH 7 could be explained partly by the increase in cytosolic U binding to algal soluble proteins or enzymes at pH 5 as observed by subcellular fractionation. To predict U accumulation and toxicity in algae accurately, the important modulating effects of pH on U accumulation and U cellular sensitivity should be considered in the BLM.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».