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Enregistrement W3200460428 · doi:10.1139/cjm-2021-0124

Evidence that nano-TiO<sub>2</sub> induces acute cytotoxicity to the agronomically beneficial nitrogen-fixing bacteria <i>Sinorhizobium meliloti</i>

2021· article· en· W3200460428 sur OpenAlexafffundvenue
Jieping Wang, Yu Jia, Joann K. Whalen, Heather McShane, Brian T. Driscoll, Geoffrey I. Sunahara

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeochemistry and Elemental Analysis
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Scholarship Council
Mots-clésSinorhizobium melilotiBacteriaMicroorganismTitanium dioxideNano-BiologyNitrogen fixationMicrobiologyChemistryFood scienceNuclear chemistryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When nano-sized titanium dioxide (nano-TiO2) absorbs ultra-violet (UV-A) radiation, it produces reactive oxygen species that can be toxic to bacteria. We used the agronomically beneficial nitrogen-fixing bacterium Sinorhizobium meliloti strain 1021 as a model microorganism to detect nano-TiO2 toxicity. Sinorhizobium meliloti was exposed to aqueous dispersions of micrometer-sized TiO2 (micron-TiO2, 44 μm) or nanometer-sized TiO2 (nano-TiO2, 21 nm) at nominal concentrations of 0, 100, 300, 600, 900, and 1800 mg TiO2/L. There were fewer viable S. meliloti cells after exposure to nano-TiO2 under dark and UV-A light conditions. Nano-TiO2 was more toxic to S. meliloti with UV-A irradiation (100% mortality at 100 mg TiO2/L) than under dark conditions (100% mortality at 900 mg TiO2/L). Micron-TiO2 concentrations less than 300 mg TiO2/L had no effect on S. meliloti viability under dark or UV-A light conditions. Exposure to 600 mg/L or more of micron-TiO2 under UV-A light could also photo-kill S. meliloti cells (100% mortality). Further studies are needed to ascertain whether nano-TiO2 interferes with the growth of N2-fixing microorganisms in realistic agricultural environments.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,174 · 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'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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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