Application of the biotic ligand model to explain potassium interaction with thallium uptake and toxicity to plankton
Notice bibliographique
Résumé
Competitive interaction between TI(I) and K was successfully predicted by the biotic ligand model (BLM) for the microalga Chlorella sp. (Chlorophyta; University of Toronto Culture Collection strain 522) during 96-h toxicity tests. Because of a greater affinity of T1(I) (log K = 7.3-7.4) as compared to K (log K = 5.3-6.3) for biologically sensitive sites, an excess of 40- to 160-fold of K is required to suppress T1(I) toxic effects on Chlorella sp., regardless of [T1(I)] in solution. Similar excess of K is required to suppress T1(I) toxicity to Synechococcus leopoliensis (Cyanobacteria; University of Texas Culture Collection strain 625) and Brachionus calyciflorus (Rotifera; strain AB-RIF). The mechanism for the mitigating effect of K on T1(I) toxicity was investigated by measuring 204T1(I) cellular uptake flux and efflux in Chlorella sp. Potassium shows a competitive effect on T1(I) uptake fluxes that could be modeled using the BLM-derived stability constants and a Michaelis-Menten relationship. A strong T1 efflux dependent only on the cellular T1 concentration was measured. Although T1 efflux does not explain the effect of K on T1(I) toxicity and uptake, it is responsible for a high turnover of the cellular T1 pool (intracellular half-life = 12-13.5 min). No effect of Na+, Mg2+, or Ca2+ was observed on T1+ uptake, whereas the absence of trace metals (Cu, Co, Mo, Mn, Fe, and Zn) significantly increased T1 uptake and decreased the mitigating effect of K+. The importance of K+ in determining the aquatic toxicity of T1+ underscores the use of ambient K+ concentration in the establishment of T1 water-quality guidelines and the need to consider K in predicting biogeochemical fates of T1 in the aquatic environment.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».