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Enregistrement W2483905339 · doi:10.1021/bk-2001-0777.ch005

Biochemical Conjugation of Pesticides in Plants and Microorganisms: An Overview of Similarities and Divergences

2000· book-chapter· en· W2483905339 sur OpenAlexaff
J. Christopher Hall, J. Sue Wickenden, Kerrm Y. F. Yau

Notice bibliographique

RevueACS symposium series · 2000
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePesticide and Herbicide Environmental Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiochemistryMetabolismChemistryBacteriaAmino acidMicroorganismGlycineConjugatePesticideBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metabolic systems protect organisms from toxic substances. Conjugation reactions, found in fungi, bacteria and plants, not only detoxify metabolic wastes, but also form structural molecules and act to regulate hormone action. Conjugation has been defined by Dorough (1976) as a metabolic process whereby endogenous and exogenous chemicals are converted to polar components facilitating their removal from site(s) of continuing metabolism. However, pesticide conjugates are not always made more polar e.g., 2,4-D-leucine in soybean (Glycine max) and methylated arsenic and mercuric compounds in microbes are less polar. Generally, enzymes involved in conjugation are not substratespecific, i.e., they detoxify both exogenous and endogenous compounds. There are many differences among the types of conjugates found in plants and soil microbes (fungi, bacteria). In plants, sugar and amino acid conjugates are formed, whereas, in nutrient-limited soil microbes, sugars and amino acids are rarely available for conjugation. Microbes use different endogenous substrates produced from continuing metabolism, e.g. methyl and acyl conjugates from methanogenesis. Conjugation reactions also confer herbicide selectivity in plants. These conjugates may be moved into the vacuole and/or incorporated in the cell wall matrix/vascular tissue. Fate of pesticides in soil may also be affected by conjugation. Conjugates may be immobilized becoming biologically unavailable, or made more recalcitrant and lipophilic and accumulate in the food chain.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations11
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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