Selenium Interactions with Algae: Chemical Processes at Biological Uptake Sites, Bioaccumulation, and Intracellular Metabolism
Notice bibliographique
Résumé
Selenium (Se) uptake by primary producers is the most variable and important step in determining Se concentrations at higher trophic levels in aquatic food webs. We gathered data available about the Se bioaccumulation at the base of aquatic food webs and analyzed its relationship with Se concentrations in water. This important dataset was separated into lotic and lentic systems to provide a reliable model to estimate Se in primary producers from aqueous exposure. We observed that lentic systems had higher organic selenium and selenite concentrations than in lotic systems and selenate concentrations were higher in lotic environments. Selenium uptake by algae is mostly driven by Se concentrations, speciation and competition with other anions, and is as well influenced by pH. Based on Se species uptake by algae in the laboratory, we proposed an accurate mechanistic model of competition between sulfate and inorganic Se species at algal uptake sites. Intracellular Se transformations and incorporation into selenoproteins as well as the mechanisms through which Se can induce toxicity in algae has also been reviewed. We provided a new tool for risk assessment strategies to better predict accumulation in primary consumers and consequently to higher trophic levels, and we identified some research needs that could fill knowledge gaps.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».