Forms and Lability of Phosphorus in Algae and Aquatic Macrophytes Characterized by Solution 31P NMR Coupled with Enzymatic Hydrolysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Solution Phosphorus-31 nuclear magnetic resonance (31P NMR) spectroscopy coupled with enzymatic hydrolysis (EH) with commercially available phosphatases was used to characterize phosphorus (P) compounds in extracts of the dominant aquatic macrophytes and algae in a eutrophic lake. Total extractable organic P (Po) concentrations ranged from 504 to 1643 mg kg−1 and 2318 to 8395 mg kg−1 for aquatic macrophytes and algae, respectively. Using 31P NMR spectroscopy, 11 Po species were detected in the mono- and diester region. Additionally, orthophosphate, pyrophosphate and phosphonates were also detected. Using EH, phytate-like P was identified as the prevalent class of enzyme-labile Po, followed by labile monoester- and diester-P. Comparison of the NMR and EH data indicated that the distribution pattern of major P forms in the samples determined by the two methods was similar (r = 0.712, p < 0.05). Additional 31P NMR spectroscopic analysis of extracts following EH showed significant decreases in the monoester and pyrophosphate regions, with a corresponding increase in the orthophosphate signal, as compared to unhydrolyzed extracts. Based on these quantity and hydrolysis data, we proposed that recycling of Po in vegetative biomass residues is an important mechanism for long-term self-regulation of available P for algal blooming in eutrophic lakes.
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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 ».