清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Plastic particles and fluorescent brightener co-modify Chlorella pyrenoidosa photosynthesis and a machine learning approach predict algae growth

蛋白核小球藻 藻类 光合作用 小球藻 绿藻 荧光 化学 环境化学 环境科学 植物 生物系统 生物 物理 量子力学
作者
Yaodan Dai,Zhi Guo,Xing-pan Guo,Rui Deng,Lele Li,Ting Fan,Kangping Cui,Tao Pan
出处
期刊:Journal of Hazardous Materials [Elsevier BV]
卷期号:477: 135406-135406 被引量:9
标识
DOI:10.1016/j.jhazmat.2024.135406
摘要

Global release of plastics exerts various impacts on the ecological cycle, particularly on primary photosynthesis, while the impacts of plastic additives are unknown. As a carrier of fluorescent brightener, plastic particles co-modify Chlorella pyrenoidosa (C. pyrenoidosa) growth and its photosynthetic parameters. In general, adding to the oxidative damage induced by polystyrene, fluorescent brightener-doped polystyrene produces stronger visible light and the amount of negative charge is more likely to cause photodamage in C. pyrenoidosa leading to higher energy dissipation through conditioning than in the control group with a date of ETR (II) inhibition rate of 33 %, Fv/Fm inhibition rate of 8.3 % and Pm inhibition rate of 48.8 %. To elucidate the ecological effect of fluorescent brightener doping in plastic particles, a machine learning method is performed to establish a Gradient Boosting Machine model for predicting the impact of environmental factors on algal growth. Upon validation, the model achieved an average fitting degree of 88 %. Relative concentration of plastic particles and algae claimed the most significant factor by interpretability analysis of the machine learning. Additionally, both Gradient Boosting Machine prediction and experimental results indicate a matching result that plastic additives have an inhibitive effect on algal growth.
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
李先生完成签到 ,获得积分10
3秒前
YeMa完成签到,获得积分10
6秒前
初景发布了新的文献求助10
9秒前
nwq完成签到,获得积分10
12秒前
Twila完成签到 ,获得积分10
18秒前
橙子完成签到,获得积分20
18秒前
Gary完成签到 ,获得积分10
26秒前
yong完成签到 ,获得积分10
33秒前
haprier完成签到 ,获得积分10
45秒前
Ng_完成签到,获得积分10
48秒前
huiluowork完成签到 ,获得积分10
55秒前
56秒前
清风明月完成签到 ,获得积分10
56秒前
沈惠映完成签到 ,获得积分10
58秒前
1分钟前
小小完成签到 ,获得积分10
1分钟前
刘志萍完成签到 ,获得积分10
1分钟前
scarlet完成签到 ,获得积分10
1分钟前
会写日记的乌龟先生完成签到,获得积分10
1分钟前
hhh2018687完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
liliuuuuuuuu完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
桐桐应助冰山下的火种采纳,获得10
2分钟前
xingran720905发布了新的文献求助10
2分钟前
chenying完成签到 ,获得积分0
2分钟前
nanfeng完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
舒心的焦发布了新的文献求助50
2分钟前
春春完成签到,获得积分10
2分钟前
氟锑酸完成签到 ,获得积分10
3分钟前
上官若男应助花花采纳,获得10
3分钟前
活泼学生完成签到 ,获得积分10
3分钟前
gsokok完成签到,获得积分10
3分钟前
romarola完成签到,获得积分10
3分钟前
3分钟前
Changhiwi完成签到 ,获得积分10
4分钟前
4分钟前
一一完成签到 ,获得积分10
4分钟前
4分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Cronologia da história de Macau 5000
Petrology and Plate Tectonics 800
Electrode Potentials 550
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Trees of tropical Asia : an illustrated guide to diversity 500
Materials Informatics Molecules, Crystals and Beyond A volume in Acta Materialia Book Series 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7042555
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8709403
关于积分的说明 18444473
捐赠科研通 6553782
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3117236
关于科研通互助平台的介绍 2201178
邀请新用户注册赠送积分活动 2092605