Where Have You Been? Backtracking Microplastic to Its Source Using the Biomolecular Composition of the Ecocorona
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microplastics are a diffuse contaminant with various global sources, pathways, and sinks. This study aimed to backtrack microplastics across environments using metaproteomic and eDNA metabarcoding information stored within the ecocorona. Pristine polyamide (PA) fibers, polyethylene terephthalate (PET) fibers and fragments, and PET and PA preincubated in bovine serum albumin (BSA) were deployed into a tank housing Penaeus monodon to develop an ecocorona. Upon collection, BSA was detected within the ecocorona, along with P. monodon proteins, using mass spectrometry. BSA preincubation influenced the diversity and abundance of ecocorona proteins with pristine microplastics having more significantly enriched proteins. Most ecocorona proteins reflected the marine environment, confirming that the protein assemblage on microplastics records environmental signatures. Microplastic tracking was validated using polyethylene plastics unintentionally discharged from an aquaculture facility into Moreton Bay and collected after 7 days. Orthogonal Partial Least Square models predicted the source with 69–92% accuracy based on 16S eDNA taxa and 69–123% accuracy based on untargeted metaproteomics. Several identified taxa from both analyses were specific to the aquaculture source, including genera Leucothrix and Rugeria and species Salmo salar and P. monodon. Overall tracking of microplastics using the ecocorona proved effective over short time scales and reliably reflected the surrounding biological milieu.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».