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Enregistrement W2124427224 · doi:10.1139/er-2015-0010

Heavy metal detoxification and tolerance mechanisms in plants: Implications for phytoremediation

2015· article· en· W2124427224 sur OpenAlexvenueno aff
Anamika Kushwaha, Radha Rani, Sanjay Kumar, Aishvarya Gautam

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Stress Responses and Tolerance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMotilal Nehru National Institute of Technology AllahabadDepartment for Environment, Food and Rural Affairs, UK Government
Mots-clésPhytoremediationPhytoextraction processDetoxification (alternative medicine)Environmental chemistryBioremediationCadmiumZincMetal toxicityHyperaccumulatorBioaccumulationChemistryBiologyHeavy metalsContaminationEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heavy metals, such as cobalt, copper, manganese, molybdenum, and zinc, are essential in trace amounts for growth by plants and other living organisms. However, in excessive amounts these heavy metals have deleterious effects. Like other organisms, plants possess a variety of detoxification mechanisms to counter the harmful effects of heavy metals. These include the restriction of heavy metals by mycorrhizal association, binding with plant cell wall and root excretions, metal efflux from the plasma membrane, metal chelation by phytochelatins and metallothioneins, and compartmentalization within the vacuole. Phytoremediation is an emerging technology that uses plants and their associated rhizospheric microorganisms to remove pollutants from contaminated sites. This technology is inexpensive, efficient, and ecofriendly. This review focuses on potential cellular and molecular adaptations by plants that are necessary to tolerate heavy metal stress.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations220
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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