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Enregistrement W2920049021 · doi:10.1016/j.envint.2019.02.043

Mechanisms of algal biomass input enhanced microbial Hg methylation in lake sediments

2019· article· en· W2920049021 sur OpenAlexaff
Pei Lei, L. M. Nunes, Yu‐Rong Liu, Huan Zhong, Ke Pan

Notice bibliographique

RevueEnvironment International · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesChina Postdoctoral Science FoundationNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of ChinaGovernment of Jiangsu ProvinceSalt Science Research Foundation
Mots-clésEutrophicationEnvironmental chemistryTrophic levelMethylmercuryAlgaeAlgal bloomEnvironmental scienceMicrobial loopBiomass (ecology)Microbial food webBioaccumulationOrganic matterPrimary producersEcologyWater qualityFood webNutrientPhytoplanktonBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eutrophication is a major environmental concern in lake systems, impacting the ecological risks of contaminants and drinking water safety. It has long been believed that eutrophication and thus algal blooms would reduce methylmercury (MeHg) levels in water, as well as MeHg bioaccumulation and trophic transfer (e.g., by growth dilution). In this study, however, we demonstrated that algae settlement and decomposition after algal blooms increased MeHg levels in sediments (54-514% higher), as evidenced by the results from sediments in 10 major lakes in China. These could in turn raise concerns about enhanced trophic transfer of MeHg and deterioration of water quality after algal blooms, especially considering that 9 out of the 10 examined lakes also serve as drinking water sources. The enhanced microbial MeHg production in sediments could be explained by the algal organic matter (AOM)-enhanced abundances of microbial methylators as well as the input of algae-inhabited microbes into sediments, but not Hg speciation in sediments: (1) Several AOM components (e.g., aromatic proteins and soluble microbial by product-like material with generally low molecular weights), rather than the bulk AOM, played key roles in enhancing the abundances of microbial methylators. The copies of Archaea-hgcA methylation genes were 51-397% higher in algae-added sediments; thus, MeHg production was also higher. (2) Input of algal biomass-inhabited microbial methylators contributed to 2-21% of total Archaea-hgcA in the 10 lake sediments with added algal biomass. (3) However, AOM-induced changes in Hg speciation, with implications on Hg availability to microbial methylators, played a minor role in enhancing microbial Hg methylation in sediments as seen in X-ray absorption near edge structure (XANES) data. Our results suggest the need to better understand the biogeochemistry and risks of contaminants in eutrophic lakes, especially during the period of algae settlement and decomposition following algal blooms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations75
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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