Aqueous lead speciation determined using DNAzyme GR5
Notice bibliographique
Résumé
Environmental context The on-site and real-time detection of metal ions is important for environmental monitoring and risk assessment. For appropriate management decisions, it is necessary to specifically sense the labile fraction of metal rather than total metal. This study provides a proof-of-principle that the DNAzyme GR5 can be used to sense labile lead in natural waters containing dissolved organic matter. Rationale DNAzyme-based sensors are a promising technology for possible labile metal monitoring that have not yet been fully tested in real waters. In clean, buffered, laboratory waters specific DNAzymes interact with specific metal ions and produce a signal (e.g. fluorescence). In more complex natural solutions the free ion concentration is reduced by complexation (e.g. to dissolved organic matter, DOM) and the signal would not be proportional to total metal, but hypothetically proportional to the labile fraction of total metal; i.e. the fraction of metal available to interact with the DNA. Methodology Here, an existing metal specific RNA-cleaving DNAzyme for Pb2+ (GR5) is used to test waters representative of natural solutions. Samples were prepared with ionic strengths from 25 to 100 mM using sodium acetate, sodium chloride and sodium bicarbonate. In addition, pH values of 6.5, 7.5 and 8.5 were tested for the different electrolytes, with and without added dissolved organic carbon, at 2, 5 and 8 mg C L–1. Lead additions were performed at toxicologically relevant levels (less than or equal to 1 µM of added lead). Results and discussion The GR5 response was found to be dependent on ionic strength, including identity of the background electrolyte, where high ionic strength slowed the reaction and chloride media increased reaction speed. Reproducible responses of GR5 are possible at conditions similar to natural waters, except responses were too fast for high pH (8.5 or higher), low DOC (less than 2 mg C L–1) and low ionic strength (25 mM). It is found that GR5 responds to three lead species, PbOH+, PbCl+ and Pb2+, with relative sensitivities in the same order. GR5 does not respond to lead complexed with acetate, carbonate or DOM. It is possible to use the measured first-order rate constant for lead induced fluorescence of GR5 to calculate ionic lead that agrees within a factor of two with respect to Windermere Humic Aqueous Model predictions. Thus, GR5 may represent a labile lead probe, although further work is necessary to test this.
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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) | 0,000 | 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 ».