Investigating aggregation in Suwannee River, USA, dissolved organic matter using diffusion-ordered nuclear magnetic resonance spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Aggregation of the Suwannee River (USA) dissolved organic matter (SRDOM) is studied using nuclear magnetic resonance spectroscopy. Diffusion-ordered spectroscopy identifies two distinct bands, one corresponding to smaller components and the other to larger components. At lower concentrations (500 ppm), the dissolved organic matter (DOM) is present mainly as small components; however, with increasing concentration, the larger components become more pronounced as a result of aggregation. Calibrations indicate the small materials behave in a manner similar to that of maltodextrins of approximately 180 to 950 Da or proteins of 100 to 1000 Da. The aggregated species show behavior similar to that of maltodextrins of approximately 1000 to 21,000 Da or proteins of 1050 to 70,000 Da. The mean diffusivity of the aggregated components in SRDOM is consistent with that of maltodextrins of approximately 4500 Da and proteins of approximately 8000 Da at the highest concentration measured. At the lowest concentration (closest to environmental concentrations), little to no aggregation is observed. Diffusion profiles show an increase in large-molecular-weight material, with a simultaneous decrease in small-molecular-weight components with increasing DOM concentration. This suggests aggregates in SRDOM may be weak dispersive associations of low-molecular-weight material. Additionally, with a decrease in temperature, aggregates show faster diffusion, suggesting a tighter, more condensed arrangement. Further evidence supports DOM aggregation as conglomerations of numerous components in DOM rather than a more organized self-association. Carboxyl-rich alicyclic molecules (CRAM) play a prominent role in aggregation of SRDOM and, to a lesser extent, material-derived from linear terpenoids (MDLT). The role of lignin and carbohydrates is less clear, although at least some of the lignin is present as macromolecules and tends to show interactions with both the MDLT and CRAM components.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,006 | 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 tête enseignante, 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 ».