MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2323128186 · doi:10.1021/es2010072

Methanogens: Principal Methylators of Mercury in Lake Periphyton

2011· article· en· W2323128186 sur OpenAlexafffundabout
Stéphanie Hamelin, Marc Amyot, Tamar Barkay, Yanping Wang, Dolors Planas

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesParks Canada
Mots-clésPeriphytonDemethylationMethanogenesisEnvironmental chemistryMethylmercuryChemistryMercury (programming language)BiologyBotanyAlgaeEcologyBiochemistryBioaccumulationMethane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mercury methylation and demethylation rates were measured in periphyton biofilms growing on submerged plants from a shallow fluvial lake located along the St. Lawrence River (Quebec, Canada). Incubations were performed in situ within macrophytes beds using low-level spikes of (199)HgO and Me(200)Hg stable isotopes as tracers. To determine which microbial guilds are playing a role in these processes, methylation/demethylation experiments were performed in the absence and presence of different metabolic inhibitors: chloramphenicol (general bacteriostatic inhibitor), molybdate (sodium molybdate, a sulfate reduction inhibitor), BESA (2-bromoethane sulfonic acid, a methanogenesis inhibitor), and DCMU (3-(3,4-dichlorophenyl)-1,1 dimethyl urea, a photosynthesis inhibitor). Active microbes of the periphytic consortium were also characterized using 16S rRNA gene sequencing. Methylation rates in the absence of inhibitors varied from 0.0015 to 0.0180 d(-1) while demethylation rates ranged from 0.083 to 0.217 d(-1), which corresponds to a net methylmercury balance of -0.51 to 1.28 ng gDW periphyton(-1) d(-1). Methylation rates were significantly decreased by half by DCMU and chloramphenicol, totally inhibited by BESA, and were highly stimulated by molybdate. This suggests that methanogens rather than sulfate reducing bacteria were likely the primary methylators in the periphyton of a temperate fluvial lake, a conclusion supported by the detection of 16S rRNA gene sequences that were closely related to those of methanogens. This first clear demonstration of methanogens' role in mercury methylation in environmental periphyton samples expands the known diversity of microbial guilds that contribute to the formation of the neurotoxic substance methylmercury.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations314
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental Science & TechnologyMême sujetMercury impact and mitigation studiesTravaux en français237 207