SeParation of Ice Nuclei via Density Layers (SPINDL): A new method for characterizing ice nuclei using density gradient centrifugation
Notice bibliographique
Résumé
Atmospheric ice nucleating substances (INSs) play a crucial role in ice cloud formation above -35°C, impacting cloud radiative properties, cloud lifetime, and the hydrological cycle. Characterizing inorganic (e.g., mineral dusts, volcanic ash, metals) and organic (e.g., bacterial cells, fungal spores, pollen, and various biomacromolecules) INSs has typically involved: 1) single-particle analyses, which offer high resolution but require specialized equipment, and 2) bulk sample treatment (e.g., heat, H2O2, (NH₄)₂SO₄) analyses, which are more accessible but may overestimate or underestimate INS concentrations due to non-target effects. There is a need for additional methods to quantify inorganic and organic INSs concentrations in the atmosphere to test and improve climate models.Here we show a new density gradient centrifugation method to differentiate and quantify inorganic (densities ≥ 2.1 g cm-3) and organic INSs (densities ≤ 1.6 g cm-3). Density gradient centrifugation was used to separate the INSs suspension into their respective density isolate. This was followed by a wash procedure consisting of sequential differential centrifugation and ultrafiltration. Lastly, the INSs were quantified using a droplet freezing assay.Our method successfully recovered organic water-soluble INSs (lignin, birch pollen washing water and filtered Fusarium acuminatum) and organic water-insoluble INSs (Snomax and Pseudomonas syringae) in the low-density isolate. We recovered inorganic water-insoluble INSs (K-feldspar) in the high-density isolate. In an INS mixed suspension, we recovered K-feldspar in the high-density isolate and lignin in the low-density isolate both at concentrations similar to the isolated K-feldspar or lignin tests. This work demonstrates the broad applicability of density gradient centrifugation for characterizing a wide range of inorganic and organic atmospheric INSs.  
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».