The Use of Aquatic Macrophytes as a Nature-Based Solution to Prevent Ciprofloxacin Deleterious Effects on Microalgae
Notice bibliographique
Résumé
Macrophytes have demonstrated excellent potential for the removal of pharmaceuticals from water. However, there is a lack of studies on the ecotoxicity of water after phytoremediation. In this study, we evaluated the toxicity of ciprofloxacin (Cipro) on the microalgae cells of Desmodesmus subspicatus exposed to water contaminated with Cipro and previously treated by Salvinia molesta or Egeria densa for 96 h. Microalgae exposed to Cipro (1, 10, and 100 µg L−1) in untreated water showed decreased rates of growth, respiration, and photosynthesis, and increased oxidative status (hydrogen peroxide concentration) and oxidative damages (lipid peroxidation). S. molesta exhibited a greater phytoremediation capacity than E. densa, reducing Cipro concentrations in water to below its toxic threshold to D. subspicatus (2.44 µg L−1), even when the antimicrobial was present at a concentration of 10 µg L−1. During the water treatment, neither S. molesta nor E. densa released compounds that had a toxic effect on D. subspicatus. This work demonstrates the novelty of using S. molesta and E. densa as a nature-based solution to remove Cipro from contaminated water. For the first time, we provide evidence of the ecotoxicological safety of this approach, as it prevents the deleterious effects of Cipro on photosynthetic microorganisms and helps to avoid the development of antimicrobial resistance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».