Potential for Mercury Reduction by Microbes in the High Arctic
Notice bibliographique
Résumé
The contamination of polar regions due to the global distribution of anthropogenic pollutants is of great concern because it leads to the bioaccumulation of toxic substances, methylmercury among them, in Arctic food chains. Here we present the first evidence that microbes in the high Arctic possess and express diverse merA genes, which specify the reduction of ionic mercury [Hg(II)] to the volatile elemental form [Hg(0)]. The sampled microbial biomass, collected from microbial mats in a coastal lagoon and from the surface of marine macroalgae, was comprised of bacteria that were most closely related to psychrophiles that had previously been described in polar environments. We used a kinetic redox model, taking into consideration photoredox reactions as well as mer-mediated reduction, to assess if the potential for Hg(II) reduction by Arctic microbes can affect the toxicity and environmental mobility of mercury in the high Arctic. Results suggested that mer-mediated Hg(II) reduction could account for most of the Hg(0) that is produced in high Arctic waters. At the surface, with only 5% metabolically active cells, up to 68% of the mercury pool was resolved by the model as biogenic Hg(0). At a greater depth, because of incident light attenuation, the significance of photoredox transformations declined and merA-mediated activity could account for up to 90% of Hg(0) production. These findings highlight the importance of microbial redox transformations in the biogeochemical cycling, and thus the toxicity and mobility, of mercury in polar regions.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».