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Enregistrement W2322386147 · doi:10.1021/es302512r

Extending the Biotic Ligand Model to Account for Positive and Negative Feedback Interactions between Cadmium and Zinc in a Freshwater Alga

2012· article· en· W2322386147 sur OpenAlexaff
Michel Lavoie, Peter G. C. Campbell, Claude Fortin

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCadmiumZincKineticsChlamydomonas reinhardtiiChemistryLigand (biochemistry)MetalBioaccumulationBiophysicsEffluxEnvironmental chemistryBiochemistryBiologyReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low concentrations of essential trace metals such as zinc (Zn) were recently shown to strongly modulate cadmium (Cd) uptake in the freshwater alga Chlamydomonas reinhardtii. Here we studied the mechanisms of Cd and Zn acquisition by this alga, using metal uptake kinetics experiments. Cadmium uptake rates fitted a three transport site model characterized by the affinity constants K(Cd–1)(Cd) = 10(5.0), K(Cd–2)(Cd) = 10(7.6), and K(Cd–3)(Cd) = 10(8.8). Similar uptake kinetics were obtained for Zn with K(Zn–1)(Zn) = 10(5.0), K(Zn–2)(Zn) = 10(7.4), and K(Zn–3)(Zn) > 10(9). Competitive binding experiments suggest that Zn and Cd share the same three transport systems. The capacities of the transport systems were modulated by as much as 10-fold following preacclimation to high or low Zn(2+) and Cd(2+) concentrations. We conclude that the strong protective effect of Zn on Cd accumulation is mainly due to the reduction of the maximal uptake rate of the high-affinity Zn–2 (or Cd–2) transport system. A biotic ligand model was developed to incorporate the effects of both chemical speciation and physiological regulation of Cd transport systems. The model successfully predicts the experimentally measured steady-state Cd content of C. reinhardtii in the presence of low or high [Zn(2+)].

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,346
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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