Influence of essential elements on cadmium uptake and toxicity in a unicellular green alga: The protective effect of trace zinc and cobalt concentrations
Notice bibliographique
Résumé
Within the biotic ligand model (BLM) construct, major cations are considered to be simple competitors for metal binding to uptake sites and may offer some protection against metal-induced toxicity, but the influence of essential trace elements and cell preconditioning to different micronutrient concentrations on metal uptake and toxicity is considered negligible. To test these underlying assumptions, we monitored Cd uptake and toxicity in a green alga (Chlamydomonas reinhardtii) after long-term exposures (60 h) to a range of environmentally realistic free Zn(2+) , Co(2+) , Fe(3+) , Mn(2+) , Ca(2+) , and Cu(2+) concentrations buffered with nitrilotriacetic acid. A 200-fold increase in free [Mn(2+) ] as well as a 100-fold increase in free [Fe(3+) ] did not affect Cd uptake or toxicity, whereas a 50-fold increase in free [Ca(2+) ] effectively offered some protection, as predicted by the BLM. However, a 10-fold increase in free [Cu(2+) ] significantly enhanced Cd toxicity by a factor of approximately 2, whereas a 100-fold increase in free [Zn(2+) ] and [Co(2+) ] from 10(-11) to 10(-9) M significantly decreased Cd uptake and toxicity by more than twofold. These effects did not change with prior algal acclimation to different essential micronutrient concentrations. Low essential trace metal concentrations may strongly affect the uptake and toxicity of Cd in freshwater algae and should be taken into consideration in future developments of the BLM.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».