Evolutionary patterns and physicochemical properties explain macroinvertebrate sensitivity to heavy metals
Notice bibliographique
Résumé
Ecological risk assessment depends strongly on species sensitivity data. Typically, sensitivity data are based on laboratory toxicity bioassays, which for practical constraints cannot be exhaustively performed for all species and chemicals available. Bilinear models integrating phylogenetic information of species and physicochemical properties of compounds allow to predict species sensitivity to chemicals. Combining the molecular information (DNA sequences) of 31 invertebrate species with the physicochemical properties of six bivalent metals, we built bilinear models that explained 70-80% of the variability in species sensitivity to heavy metals. Phylogeny was the most important component of the bilinear models, as it explained the major part of the explained variance (> 40%). Predicted values from bilinear modeling were in agreement with experimental values (> 50%); therefore, this approach is a good starting point to build statistical models which can potentially predict heavy metal toxicity for untested invertebrate species based on empirical values for similar species. Despite their good performance, development of the presented bilinear models would benefit from improved phylogenetic and toxicological datasets. Our analysis is an example for linking evolutionary biology with applied ecotoxicology. Its future applications may encompass other stress factors or traits influencing the survival of aquatic organisms in polluted environments.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».