Insights into the Toxicity of Triclosan to Green Microalga <i>Chlorococcum sp.</i> Using Synchrotron-Based Fourier Transform Infrared Spectromicroscopy: Biophysiological Analyses and Roles of Environmental Factors
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the toxicity of triclosan to the green microalga Chlorococcum sp. under multiple environmental stressors. The interactions between triclosan and environmental stressors were explored through full two-way factorial, synchrotron-based Fourier transform infrared spectromicroscopy and principal component analyses. Phosphorus concentration, pH * phosphorus concentration, and temperature * pH * NaCl concentration were the most statistically significant factors under triclosan exposure. The variation of those factors would have a huge impact on biophysiological performances. It is interesting to find Chlorococcum sp. may become more resistant against triclosan in phosphorus-enriched environment. Besides, particular significant factors from multiple environmental stressors showed the impacts of triclosan on the corresponding response of Chlorococcum sp. owing to the specific structure and performance of biomolecular components. Moreover, two high-order interactions of temperature * pH * NaCl concentration and temperature * pH * NaCl concentration * phosphorus concentration had more contributions than others at the subcellular level, which could be attributed to the interactive complexity of biomolecular components. Due to cellular self-regulation mechanism and short exposure time, the biophysiological changes of Chlorococcum sp. were undramatic. These findings can help reveal the interactive complexity among triclosan and multiple environmental stressors. It is suggested that multiple environmental stressors should be considered during ecological risk assessment and management of emerging pollutants.
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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 ».