Chelator production by <i>Deschampsia cespitosa</i> (L.) Beauv. in adaptive Ni/Cu hyper-tolerance derived from fields in the Sudbury region and lab assessment
Notice bibliographique
Résumé
Plants possess a complex network of mechanisms to utilize and, if necessary, detoxify metals. Plants utilize constitutive basal tolerance mechanisms to maintain appropriate internal metal levels under normal conditions. However, adaptive hyper-tolerance mechanisms are used in order to tolerate excess metal exposure. The production of metal binding chelators could be one way to convey these tolerances. Chelator production of field and greenhouse-derived materials was investigated to determine any multi-metal hyper-tolerances in different populations of the grass Deschampsia cespitosa (L.) Beauv. Plant tissue was collected from metal-contaminated mine sites, and from specimens grown in metal exposure hydroponic experiments. The chelator metabolites from these samples were simultaneously analyzed using HPLC-tandem mass spectrometry. In the hydroponic grown grass, histidine was produced at high concentrations solely in the hyper-tolerant populations during metal exposure. In all of the populations, the responses of chelators were metal-specific, where levels of nicotianamine were at high concentrations during Ni exposure, and levels of phytochelatins were high during Cu exposure. Moreover, a similar pattern of chelator production was seen in the root specimens collected from mine sites contaminated with Ni and (or) Cu. Histidine was the strongest Ni chelator involved in adaptive hyper-tolerance, while constitutive basal tolerance to Ni and Cu was observed via the responses of nicotianamine and phytochelatin, respectively.
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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) | 0,001 | 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 ».