Bioaccumulation of waterborne Ni in<i>Dreissena polymorpha</i>: A stable isotope experiment to assess the effect of zinc, calcium, and dissolved organic matter
Notice bibliographique
Résumé
The effect of Ca, Zn, and dissolved natural organic matter (NOM) on waterborne Ni accumulation was investigated in a freshwater mussel. An enriched stable metal isotope tracer was required to measure the Ni uptake rate accurately. Zebra mussels were exposed to environmentally relevant concentrations of (62) Ni (from 0.5 to 8 µg/L) for 48 h in media spiked with Ca, Zn, or dissolved NOM. The (62)Ni uptake was inhibited by Ca (from 0.138 ± 0.021 to 0.061 ± 0.010 L/g/d for Ca concentrations ranging from 43 to 133 mg/L) and enhanced by Zn (from 0.051 ± 0.006 to 0.109 ± 0.007 L/g/d for Zn concentrations ranging from 6.6 to 38.3 µg/L). The mechanisms behind the synergistic effect of Zn remain unclear, yet it can be hypothesized that Ni uptake is facilitated by Zn-dependent transport sites. To formalize the effects of Ca and Zn, a model was proposed to express the Ni uptake rate as a function of the mussels' filtration rate and of Ca and Zn concentrations. The (62)Ni uptake increased at low NOM concentrations and decreased at higher concentrations. This could be explained by the influence of NOM on both the speciation of Ni and the filtration activity of mussels. At high NOM concentrations, a modification of the membrane's permeability might also have favored Ni uptake, although this was not clearly established in this study. Therefore, the effect of water composition on Ni bioavailability to zebra mussels cannot be predicted by competition and complexation models alone, because it also influences the animal's physiology.
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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 | 0,000 | 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 ».