Interactions between Metals and Eudistomins of Ascidian Origin: A Computational Study
Notice bibliographique
Résumé
Ascidians are marine animals that adopt unusual techniques to deter predation. The three main methods are sequestration of unusual metals, high concentrations of sulfuric acid/sulfate ions in tunicate cells, and the presence of eudistomins. In this study, we hypothesize that ascidians sequester metals in their sulfate form, and the complexation of eudistomins with the metals could liberate the sulfate ion. Three representative metal aqua ions were chosen, viz., vanadyl, uranyl, and thorium ions, as well as four simple eudistomins which act as bidentate ligands, viz., eudistomin-W, debromoeudistomin-K, eudistomidin-C, and eudistomidin-B. By designing 7 model reactions, we tested our hypothesis using density functional theory (DFT) methods PBE-D3, BLYP, and B3LYP. The Δ G values of the model reactions provide strong support for our hypothesis. To verify the hypothesis further, we calculated the metal–eudistomin interactions with Be, Zn, and Pb. Based on our results, we suggest that ascidians may not prefer any particular metal. In addition, despite using different DFT functionals, we have observed similar Δ G values for each case. With our work, we have successfully used computational tools in our attempt to understand the unique behavior of ascidians.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».