Heavy metal (PTE) ecotoxicology, data review: Traditional vs. a compositional approach.
Heavy metal (PTE) ecotoxicology, data review: Traditional vs. a compositional approach.
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重金属 (PTE) 生态毒理学，数据审查：传统方法与组合方法。
DOI：
10.1016/j.scitotenv.2021.145246
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Mullineaux ST
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Mullineaux ST
潜在有毒元素 (PTE) 也称为重金属，在土壤中普遍存在，会对健康和环境产生一系列负面影响。在陆地系统中，由于土壤和更广泛的环境内复杂的相互作用以及 PTE 的组成性质，理解 PTE 如何在环境中移动变得具有挑战性。 PTE 是组合性的，因为样本中各个 PTE 的数据是可能受到总和约束的比率，其中各个组成部分相加为一个整体。在本研究中，考虑了三种不同的场景，一种使用中心对数比率变换 (clr)（一种组合变换），更“传统”的 log10 变换 (log10) 和用作比较的未变换数据 (unt) 应用于四个不同的数据集。其中三个是欧亚獾（Meles meles）的肝脏、肌肉和肾脏组织，第四个是土壤，数据是从区域地理空间调查中提取的。聚类分析表明，clr 和 log10 变换能够解析单个样品点的成分趋势，而 unt 不能也不满足下一阶段分析的先决条件。在 PTE 之间的组成趋势层面，复杂的热图表明 clr 能够隔离 PTE 关系并突出不同数据集之间的共性，而 log10 则不能。在最后阶段，clr 变换的主成分分析 (PCA) 显示了软组织中的信号之间的相似性以及它们与土壤的差异，而 log10 变换无法实现这一点。总体而言，clr 转换在各种分析场景下表现得更加一致，并且与 log10 或 unt 条件相比，组合方法将为土壤和动物软组织中的 PTE 提供更现实的解释。
Potentially Toxic Elements (PTEs) otherwise known as heavy metals are ubiquitous in soils and can have a range of negative health and environmental impacts. In terrestrial systems understanding how PTEs move in the environment is made challenging by the complex interactions within soil and the wider environment and the compositional nature of PTEs. PTEs are compositional because data of individual PTEs within in a sample are ratios which may be under a sum constraint, where individual components sum up to a whole. In this study three different scenarios were considered, one using the centred log ratio transformation (clr) a compositional transformation, the more “traditional” log10 transformation (log10) and untransformed data acting as a comparison (unt) were applied to four different datasets. Three were the Liver, Muscle and Kidney tissue of Eurasian Badgers (Meles meles) and the fourth was soil and data were extracted from a regional geospatial survey. Cluster analysis demonstrated that the clr and log10 transformation were able to resolve compositional trends at the point of the individual sample, whilst unt could not and did not meet the preconditions for the next phase of analysis. At the level of compositional trends between PTEs complex heatmaps demonstrated that clr was able to isolate PTE relationships and highlight commonalities between different datasets, whilst log10 could not. In the final phase, principal component analysis (PCA) of the clr transformation showed similarities between the signals in the soft tissues and the disparities they had with soil, whilst the log10 transformation was unable to achieve this. Overall, the clr transformation was shown to perform more consistently under a variety of analytical scenarios and the compositional approach will provide more realistic interpretations about PTEs in both soil and animal soft tissue than the log10 or unt conditions.
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