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Enregistrement W3092697831 · doi:10.1002/etc.4909

Phytohormonal Roles in Plant Responses to Heavy Metal Stress: Implications for Using Macrophytes in Phytoremediation of Aquatic Ecosystems

2020· review· en· W3092697831 sur OpenAlexafffund
Thien Q. Nguyen, Verena Sesin, Anna Kisiała, R. J. Neil Emery

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Toxicology and Chemistry · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticles: synthesis and applications
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Ontario
Mots-clésPhytoremediationMacrophyteEnvironmental remediationEnvironmental scienceEnvironmental chemistryAquatic ecosystemAquatic plantPollutionHeavy metalsContaminationEcologyChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Heavy metals can represent a threat to the health of aquatic ecosystems. Unlike organic chemicals, heavy metals cannot be eliminated by natural processes such as their degradation into less toxic compounds, and this creates unique challenges for their remediation from soil, water, and air. Phytoremediation, defined as the use of plants for the removal of environmental contaminants, has many benefits compared to other pollution-reducing methods. Phytoremediation is simple, efficient, cost-effective, and environmentally friendly because it can be carried out at the polluted site, which simplifies logistics and minimizes exposure to humans and wildlife. Macrophytes represent a unique tool to remediate diverse environmental media because they can accumulate heavy metals from contaminated sediment via roots, from water via submerged leaves, and from air via emergent shoots. In this review, a synopsis is presented about how plants, especially macrophytes, respond to heavy metal stress; and we propose potential roles that phytohormones can play in the alleviation of metal toxicity in the aquatic environment. We focus on the uptake, translocation, and accumulation mechanisms of heavy metals in organs of macrophytes and give examples of how phytohormones interact with plant defense systems under heavy metal exposure. We advocate for a more in-depth understanding of these processes to inform more effective metal remediation techniques from metal-polluted water bodies. Environ Toxicol Chem 2021;40:7–22. © 2020 SETAC Abstract Heavy metal absorption, translocation, and accumulation within organs of aquatic plants and the changes in phytohormone signaling in response to heavy metal exposure. ABA = abscisic acid; BR = brassinosteroid; CK = cytokinin; ETH = ethylene; GA = gibberellin; JA = jasmonic acid; PA = polyamine; SA = salicylic acid.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,259 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations175
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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