When are metal complexes bioavailable?
Notice bibliographique
Résumé
Environmental context The concentration of a free metal cation has proved to be a useful predictor of metal bioaccumulation and toxicity, as represented by the free ion activity and biotic ligand models. However, under certain circumstances, metal complexes have been shown to contribute to metal bioavailability. In the current mini-review, we summarise the studies where the classic models fail and organise them into categories based on the different uptake pathways and kinetic processes. Our goal is to define the limits within which currently used models such as the biotic ligand model (BLM) can be applied with confidence, and to identify how these models might be expanded. Abstract Numerous data from studies over the past 30 years have shown that metal uptake and toxicity are often best predicted by the concentrations of free metal cations, which has led to the development of the largely successful free-ion activity model (FIAM) and biotic ligand model (BLM). Nonetheless, some exceptions to these classical models, showing enhanced metal bioavailability in the presence of metal complexes, have also been documented, although it is not yet fully understood to what extent these exceptions can or should be generalised. Only a few studies have specifically measured the bioaccumulation or toxicity of metal complexes while carefully measuring or controlling metal speciation. Fewer still have verified the fundamental assumptions of the classical models, especially when dealing with metal complexes. In the current paper, we have summarised the exceptions to classical models and categorised them into five groups based on the fundamental uptake pathways and kinetic processes. Our aim is to summarise the mechanisms involved in the interaction of metal complexes with organisms and to improve the predictive capability of the classic models when dealing with complexes.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».