Lipoxygenase-induced autoxidative degradation of terrestrial particulate organic matter in estuaries: A widespread process enhanced at high and low latitude
Notice bibliographique
Résumé
There exists a substantial amount of research on abiotic (e.g. photochemical) degradation pertaining to organic matter (OM) in the marine realm. While recent research has shown its importance in the degradation of terrestrial particulate OM (TPOM), the mechanisms involved in the induction of autoxidation in estuaries remain unclear. In this study, we propose for the first time the involvement of lipoxygenase (LOX) activity in the induction of autoxidation in mixed waters. The observation of unusual profiles of palmitoleic acid oxidation products and the presence of jasmonic acid in suspended particulate matter (SPM) collected close to the Rhône River, as well as in samples from the Mackenzie and Amazon rivers, is attributed to strong LOX activity. We show the role played by salinity in the induction of this LOX activity and provide an explanation for the differences in estuarine autoxidation level. At high latitude, lower temperatures and irradiance favor photooxidative damage to higher plant debris and, consequently, hydroperoxide production. High hydroperoxide content strongly contributes to LOX activation in mixed waters. The high resulting LOX activity enhances alkoxyl radical production and thus autoxidation. On the contrary, at low latitude, photooxidative effects are limited, and riverine autoxidation is favored. The higher hydroperoxide content of TPOM may, as a consequence, thereby also contribute to a high level of LOX activity and autoxidation in estuaries. In temperate zones , land and riverine photooxidative and autoxidative damage is limited, unlike estuaries where we observed significant LOX-induced and autoxidative damage.
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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 ».