Toxic Heavy Metal Removal (of Arsenic, Cadmium, Lead, and Mercury) by Marine Phytoplankton
Notice bibliographique
Résumé
Two species of marine phytoplankton, Tetraselmis sp. and Nannochloropsis sp., were grown for six days in 1 ppm solutions of As, Cd, Hg, and Pb, as four individual metal samples and as a four-metal mixture. Tetraselmis sp. cell density was lowest in the four-metal mixture, at 2.385 x 106 cells/mL, indicating growth was partially inhibited by these metals. Nannochloropsis sp. showed a higher overall growth rate, and exhibited the cell density in this combined metal sample at 9.03 x 106 cells/mL. Heavy metal concentrations were analyzed via ICP-OES. Nannochloropsis sp. exhibited the highest biosorption of As, followed by Pb, at concentrations of 18.555 mg/kg and 12.165 mg/kg, respectively. In the four-metal mixture, Nannochloropsis sp. had decreased levels of As and Pb sequestered by cells, implying there was preferential uptake. Levels of Cd were low in the cells of each species. Tetraselmis sp. showed most effective biosorption of Pb, at a concentration of 10.825 mg/kg, and 11.36 mg/kg in the mixed metal samples, but showed unreliable results for other metals samples. Concentrations for Hg were not determined due to machine error. The data suggested that Nannochloropsis sp. is a better phycoremediation candidate for these metals; however, a more comprehensive follow-up study is needed to confirm this assertion. Discipline: Biology Faculty Mentor: Dr. Ross Shaw
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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 ».