已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Oysters and mussels as equivalent sentinels of microplastics and natural particles in coastal environments

微塑料 佩尔纳 牡蛎 牡蛎 污染 贻贝 潮间带 鸵鸟科 翡翠贻贝 双壳类 环境化学 贝类 环境科学 河口 渔业 生物 软体动物 生态学 化学 水生动物
作者
Victor Vasques Ribeiro,Caio Rodrigues Nobre,Beatriz Barbosa Moreno,Décio Semensatto,Carlos Sanz‐Lázaro,Lucas Buruaem Moreira,Ítalo Braga Castro
出处
期刊:Science of The Total Environment [Elsevier BV]
卷期号:874: 162468-162468 被引量:33
标识
DOI:10.1016/j.scitotenv.2023.162468
摘要

Filter-feeder organisms such as oyster and mussels are exposed to particles like microplastics (MPs). Although widely used to monitor MPs contamination, little is known about their performance as sentinels, which are biological monitors accumulating contaminants without significant adverse effects. This study comparatively evaluated the quantitative and qualitative accumulation of MPs by oysters (Crassostrea brasiliana) and mussels (Perna perna) along a gradient of contamination in a highly urbanized estuarine system of Brazil. In the most contaminated site, both species presented the worst status of nutrition and health, and also one of the highest MPs levels reported for molluscs to date (up to 44.1 particles·g-1). Despite some inter-specific differences, oysters and mussels were suitable and showed an equivalent performance as sentinels, reflecting the gradient condition demonstrated for other contaminants in the region. The similarity in MPs accumulation was also observed for qualitative aspects (polymer composition, sizes, shapes and colors). Particles were mostly <1000 μm, fibrous, colorless and composed by cellulose and polymethyl methacrylate (PMMA). Thus, despite small variations, the usage of C. brasiliana and P. perna is recommended and provides reliable information for environmental levels of microplastics.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
伴夏发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
完美世界应助SSS采纳,获得10
11秒前
追寻天思完成签到,获得积分10
13秒前
搜集达人应助zkq采纳,获得10
13秒前
科研通AI2S应助朴素臻采纳,获得10
14秒前
14秒前
大家好完成签到 ,获得积分10
18秒前
追寻天思发布了新的文献求助10
19秒前
随便完成签到,获得积分10
20秒前
CC努力搞科研完成签到 ,获得积分10
20秒前
wolfen完成签到,获得积分20
27秒前
乔威完成签到,获得积分10
30秒前
鱼鱼完成签到 ,获得积分20
31秒前
缥缈太清完成签到,获得积分10
33秒前
温暖的沛凝完成签到 ,获得积分10
33秒前
科研通AI5应助随便采纳,获得10
38秒前
Lucas应助沉默的无施采纳,获得10
38秒前
40秒前
45秒前
研友_Z6Qrbn发布了新的文献求助10
46秒前
xing完成签到,获得积分10
49秒前
X先生完成签到 ,获得积分10
52秒前
充电宝应助研友_Z6Qrbn采纳,获得10
54秒前
56秒前
56秒前
空2完成签到 ,获得积分0
58秒前
程子完成签到,获得积分10
59秒前
1分钟前
lyw发布了新的文献求助10
1分钟前
赘婿应助shc采纳,获得10
1分钟前
jasonjiang完成签到 ,获得积分0
1分钟前
1分钟前
why完成签到,获得积分10
1分钟前
快乐访旋完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
taotao完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
小二郎应助Greeze采纳,获得10
1分钟前
蹦擦擦发布了新的文献求助10
1分钟前
高分求助中
All the Birds of the World 4000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 3000
Animal Physiology 2000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Am Rande der Geschichte : mein Leben in China / Ruth Weiss 1500
CENTRAL BOOKS: A BRIEF HISTORY 1939 TO 1999 by Dave Cope 1000
Machine Learning Methods in Geoscience 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3736561
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3280413
关于积分的说明 10019733
捐赠科研通 2997094
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1644407
邀请新用户注册赠送积分活动 781973
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 749641