Tellurite and Selenite: how can these two oxyanions be chemically different yet so similar in the way they are transformed to their metal forms by bacteria?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
oxyanions, two similar Group 16 chalcogen elements, but with slightly different physicochemical properties that lead to intriguing biological differences. Selenium, Se, is a required trace element compared to tellurium, Te, which is not. Here, the challenges around understanding the uptake transport mechanisms of these anions, as reflected in the model organisms used by different groups, are described. This leads to a discussion around how these oxyanions are subsequently reduced to nanomaterials, which mechanistically, has controversies between ideas around the molecule chemistry, chemical reactions involving reduced glutathione and reactive oxygen species (ROS) production along with the bioenergetics at the membrane versus the cytoplasm. Of particular interest is the linkage of glutathione and thioredoxin chemistry from the cytoplasm through the membrane electron transport chain (ETC) system/quinones to the periplasm. Throughout the opinion review we identify open and unanswered questions about the microbial physiology under selenite and tellurite exposure. Thus, demonstrating how far we have come, yet the exciting research directions that are still possible. The review is written in a conversational manner from three long-term researchers in the field, through which to play homage to the late Professor Claudio Vásquez.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 découle