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Enregistrement W4206066912 · doi:10.1016/j.ecoenv.2021.113143

The relative importance of mercury methylation and demethylation in rice paddy soil varies depending on the presence of rice plants

2022· article· en· W4206066912 sur OpenAlexaff
Rachel Strickman, Steven L. Larson, Haiyong Huang, Evangelos Kakouros, Mark Marvin-DiPasquale, Carl P. J. Mitchell, Rebecca B. Neumann

Notice bibliographique

RevueEcotoxicology and Environmental Safety · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoThe Scarborough Hospital
Organismes subventionnairesNatural Resources, Energy and Science Authority of Sri LankaNational Science Foundation
Mots-clésMethylmercuryDemethylationChemistryMercury (programming language)Environmental chemistrySoil waterMethylationRice plantPaddy fieldPoaceaeAgronomyOrganic matterDNA methylationSoil scienceBioaccumulationBiologyEnvironmental scienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neurotoxic methylmercury (MeHg) accumulates in rice grain from paddy soil, where its concentration is controlled by microbial mercury methylation and demethylation. Both up- and down-regulation of methylation is known to occur in the presence of rice plants in comparison to non-vegetated paddy soils; the influence of rice plant presence/absence on demethylation is unknown. To assess the concurrent influence of rice plant presence/absence on methylation and demethylation, and to determine which process was more dominant in controlling soil MeHg concentrations, we maintained six rhizoboxes of paddy soil with and without rice plants. At the peak of plant growth, we simultaneously measured ambient MeHg, ambient inorganic mercury (IHg), and potential rate constants of methylation and demethylation (Kmeth and Kdemeth) in soil using stable isotope tracers and ID-GC-ICPMS. We also measured organic matter content, elemental S, and water-extractable sulfate. We found MeHg concentrations were differentially controlled by MeHg production and degradation processes, depending on whether plants were present. In non-vegetated boxes, MeHg concentration was controlled by Kmeth, as evidenced by a strong and positive correlation, while Kdemeth had no relation to MeHg concentration. These results indicate methylation was the dominant driver of MeHg concentration in non-vegetated soil. In vegetated boxes, Kdemeth strongly and negatively predicted MeHg concentration, indicating that demethylation was the dominant control in soil with plants. MeHg concentration, Kmeth, and % MeHg all had significantly less variance in vegetated than in non-vegetated soils due to a consistent elimination of greater values. This pattern suggests that reduced MeHg production capacity was a secondary control on MeHg concentrations in vegetated soils. We observed no difference in the magnitude or variance of Kdemeth between treatments, suggesting that demethylation was robust to soil chemical conditions influenced by the plant, perhaps because of a wider taxonomic diversity of demethylators. Our results suggest that methylation and demethylation processes could both be leveraged to alter MeHg concentrations in rice paddy soil.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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