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Enregistrement W4385072862 · doi:10.1093/micmic/ozad067.267

Using Combination of X-Ray 3D Tomography and FEG-SEM to Perform 3D-FIB Reconstruction in Identified Area to Investigate Effect of Mining Contamination on Scallop Shell Growth

2023· article· en· W4385072862 sur OpenAlexaff
Lise Guichaoua, Stéphanie Bessette, Bryce D. Stewart, Natalie Reznikov, Roland Kröger, Raynald Gauvin

Notice bibliographique

RevueMicroscopy and Microanalysis · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScallopMaterials scienceShell (structure)ContaminationTomographyComposite materialOpticsFisheryBiologyPhysicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The shell of the bivalve Pecten maximus, also called Kings Scallop was previously found to be detrimentally affected by the presence of metal contamination, in particular Cu, Pb, and Zn originating from mining activities on the Isle of Man [1]. To shed light on the possible impact of metal contaminations on the 3D morphology and microstructure of the scallop, we used characterization tools at different length scales (from cm to µm) using electron and X-ray probes to determine areas of interest to finally realize localized 3D reconstruction by focused ion beam techniques (FIB). In addition to their thinness, contaminated scallop shells exhibited a pronounced mineralization disruption line within the foliated region. Our data suggest that these disruptions caused reduced fracture strength compared to pollution-free scallops which results in increased mortality due to predation and the process of dredging [2]. We applied 3D X-ray microscopy using micro-computed tomography (microCT) scanning with a ZEISS Xradia 520 Versa X-Ray microscope at different resolutions to locate the disruptive line on contaminated shells and healthy shells. The 3D images (Fig. 1) revealed that this disruptive line is indeed present in healthy shells too, although less marked and thinner than the one observed in the contaminated shells. These lines extend over the entire surface of the shell even if its point of initiation remains a mystery. The same samples were analyzed by scanning electron microscopy (SEM) coupled with elemental analysis by energy dispersive X-ray spectroscopy (EDS) to detect differences of microstructure or orientation on the shell cross section. The equipment used for this purpose was a Hitachi field emission gun (FEG)-SEM SU8230 with low voltage analysis by secondary and backscatter electron (PD-BSE) imaging, Bruker XFlash EDS detector for point analysis, and Bruker Flat Quad detector for EDS mapping analysis. These combined CT-scan and SEM analyses allowed us to determine areas of interest for localized FIB tomography of the different microstructures observed in each type of shell. This FIB tomography was performed using a FIB NX5000 from Hitachi to obtain a stack of images and the Dragonfly software from ORS[3] to build the 3D volume samples from each type. We observed differences in structure of these disruptive lines (Fig. 2) compared to main parts of the shell. Further, we found a higher concentration of sodium, and a detailed analysis of the samples revealed the presence of a main disruption region, which was found to be thicker in the contaminated samples. We also discovered several thinner disruption regions in both types of samples. Overall, our results indicate a significant impact of disruption layers within the scallop shells, which could be causal for the reduced mechanical stability of the shells of scallops from contaminated sites. MicroCT scans of healthy (a, c) and contaminated samples (b, d) at several resolution levels. The disruptive line appearing in the contaminated sample is wider and of higher contrast than the thin line observed in the healthy material. FEG-SEM images of disruptive line observed in (a) healthy shell and (b) contaminated shell. EDS mapping (c) on disruptive line in contaminated sample.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,620

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,278
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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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