Characterization of raft mussels according to total trace elements and trace elements bound to metallothionein-like proteins
Notice bibliographique
Résumé
In the current work, samples of Mytilus galloprovincialis collected in different sites from Ría de Arousa estuary (Galicia, north-western Spain) were analysed for total Al, As, Ba, Cd, Cr, Cu, Fe, Mn, Ni, Pb and Zn, and for Ba, Cu, Mn and Zn bound to metallothionein-like proteins isoform I (MLP-I) contents. Inductively coupled plasma-optical emission spectrometry (ICP-OES) was used to assess total metal contents in raft mussels, while high performance liquid chromatography (HPLC) with an on-line metal detection with ICP-OES was used to measure metals bound to MLP-I. A microwave assisted acid digestion procedure was used as a sample pre-treatment for total metal contents, while a cytosolic preparation method based on a blending procedure with TRIS-HCl (pH 7.4) as an extracting solution was used to isolate MLP-I. Concentrations of total metals and metals bound to MLP-I were used as discriminating factors to establish different regions in the Ría de Arousa estuary. Principal component analysis (PCA) and cluster analysis (CA) were used as unsupervised pattern recognition procedures, and the half-range central value transformation was used as a data pre-treatment to homogenize data sets. Results have revealed a separation of raft mussels in good agreement with water circulation pattern and oceanographic processes in the estuary only when concentrations of metals to bound MLP-I are used as discriminating factors. Otherwise, raft mussels are classified as samples harvested in the inner or outer sides of the Ría.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».