MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4392630539 · doi:10.5194/egusphere-egu24-15951

Exploring the role of aggregation in ice-nucleating macromolecules of Betula pendula pollen

2024· preprint· en· W4392630539 sur OpenAlexaff
Florian Reyzek, Nadine Bothen, Ralph Schwidetzky, Teresa M. Seifried, Paul Bieber, Ulrich Pöschl, Konrad Meister, Mischa Bonn, Janine Fröhlich‐Nowoisky, Hinrich Grothe

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBetula pendulaPollenMacromoleculeIce nucleusChemistryBotanyNucleationBiologyBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A wide range of aerosols, including dust, soot, and biological particles, can serve as ice nuclei, initiating the freezing of supercooled cloud droplets. This process significantly impacts cloud characteristics, and consequently, weather and climate. Among biological ice nuclei, some exhibit exceptionally high nucleation temperatures. While Ice Nucleating Macromolecules (INMs) found on pollen are typically not among the most active ice nuclei, they are abundant, as evidenced by their presence throughout the tissues of trees. Notably, recent studies have shown that certain tree-based INMs, such as those from Betula pendula, demonstrate ice nucleation activity above -10°C. These findings suggest that INMs emitted from the biosphere could play a more significant role in atmospheric processes than previously understood.Our research delves into the properties of Betula pendula INMs through comprehensive ice-nucleation assays. We explore the stability of these INMs and the factors influencing their ice nucleation activity. Our approach integrates experimental data with size measurements and chemical analyses to better comprehend the underlying mechanisms.Our findings reveal that Betula pendula INMs comprise three distinct classes active at -6°C, -15°C, and -18°C, each present in varying concentrations. We observed that freeze-drying and freeze-thaw cycles markedly alter their ice nucleation capacity. Additionally, heat treatments and chemical analysis suggest that these INM classes may be size-varying aggregates, with larger aggregates being more efficient at nucleating ice. This hypothesis aligns with previous studies on fungal and bacterial ice nucleators. Our research highlights the significance of birch INMs in atmospheric ice nucleation, not only because of their prevalence but also due to their occasional but notable high nucleation temperatures.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,222 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMuscle metabolism and nutrition→Travaux en français237 207→