Energy cost of intracellular metal and metalloid detoxification in wild-type eukaryotic phytoplankton
Notice bibliographique
Résumé
Microalgae use various cellular mechanisms to detoxify both non-essential and excess essential metals or metalloids. There exists however, a threshold in intracellular metal(loid) concentrations beyond which detoxification mechanisms are no longer effective and inhibition of cell division inevitably occurs. It is therefore important to determine whether the availability of energy in the cell could constrain metal(loid) detoxification capacity and to better define the thresholds beyond which a metal(loid) becomes toxic. To do this we performed the first extensive bioenergetics analysis of intracellular metal(loid) detoxification mechanisms (e.g., metal-binding peptides, polyphosphate granules, metal efflux, metal and metalloid reduction, metalloid methylation, enzymatic and non-enzymatic antioxidants) in wild-type eukaryotic phytoplankton based on the biochemical mechanisms of each detoxification strategy and on experimental measurements of detoxifying biomolecules in the literature. The results show that at the onset of metal(loid) toxicity to growth, all the detoxification strategies considered required only a small fraction of the total cellular energy available for growth indicating that intracellular detoxification ability in wild-type eukaryotic phytoplankton species is not constrained by the availability of cellular energy. The present study brings new insights into metal(loid) toxicity mechanisms and detoxification strategies in wild-type eukaryotic phytoplankton.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».