Methanogens: Principal Methylators of Mercury in Lake Periphyton
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».