Inhibitory effects of silver nanoparticles on photosystem II performance in Lemna gibba probed by chlorophyll fluorescence
Notice bibliographique
Résumé
Toxic effects of silver nanoparticles (AgNPs) on photosynthetic processes and biomass were investigated in aquatic plant Lemna gibba, and the plants were exposed to different concentrations of AgNPs for 7 days. At 7 day of exposure, a direct negative impact on the physiological state of plant was indicated by the decrease of chlorophyll (Chl) synthesis, the deterioration of photosynthetic activity and the change in biomass. When L. gibba was treated to 1 mg L−1 of AgNPs, total Chl content and the biomass decreased respectively by 66 and 51% compared to the control (P < 0.05). Under this condition, the alteration of photosystem II (PSII) photochemical reactions was indicated by a significant change compared to control of different studied fluorescence parameters value: FV/FM (35%), ET/RC (63%), VJ (61%), qP (57%) and NPQ (102%). Therefore, Chl a fluorescence measurements showed strong evidence of inhibitory effects on energy transfer from light harvesting complexes to reaction centers, the deterioration of the PSII water splitting system and the inactivation of PSII reaction centers at 1 mg L−1. In conclusion, our results demonstrated that AgNPs induced an inhibitory mechanism on photosynthetic processes and biomass of L. gibba plant.
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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 ».