Nanoplastic Contamination in Freshwater Biofilms Using Gel Permeation Chromatography and Plasmonic Nanogold Sensor Approaches
Notice bibliographique
Résumé
The worldwide contamination of aquatic ecosystems by plastics is raising concern, including their potential impacts on the base of the food chain, which has been poorly documented. This study sought to examine, for the first time, the presence of nanoplastics (NPs) in biofilms from freshwater streams/rivers. They were collected at selected polluted sites, such as the industrial sector for plastic recycling and production, miscellaneous industries, agriculture, municipal wastewaters/effluents and road runoffs. In parallel, the functional properties of sampled biofilms were determined by proteins, lipids, esterase (lipase), viscosity and oxidative stress. The results revealed that biofilms collected at the plastic industries and road runoffs contained the highest NP levels based on size exclusion chromatography, fluorescence detection and a new nanogold sensor visualization method. Examination of the chromatographic elution profiles showed increased abundance and size of NPs in the 10-150 nm size range at the polluted sites. Biofilms from the plastic industry site had elevated levels of aldehydes (oxidative stress) and lipids compared to the other sites. Biofilms collected at the municipal sites had elevated levels of proteins and esterases/lipases, with a decrease in total lipids. Biofilms collected at agriculture sites had the lowest levels of NPs in this campaign, but more samples would be needed to confirm these trends. In conclusion, biofilms represent an important sink for plastics in freshwater environments and display signs of distress upon oxidative stress.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».