Toxic Cyanobacterial Bloom Triggers in Missisquoi Bay, Lake Champlain, as Determined by Next-Generation Sequencing and Quantitative PCR
Notice bibliographique
Résumé
Missisquoi Bay (MB) is a temperate eutrophic freshwater lake that frequently experiences toxic Microcystis-dominated cyanobacterial blooms. Non-point sources are responsible for the high concentrations of phosphorus and nitrogen in the bay. This study combined data from environmental parameters, E. coli counts, high-throughput sequencing of 16S rRNA gene amplicons, quantitative PCR (16S rRNA and mcyD genes) and toxin analyses to identify the main bloom-promoting factors. In 2009, nutrient concentrations correlated with E. coli counts, abundance of total cyanobacterial cells, Microcystis 16S rRNA and mcyD genes and intracellular microcystin. Total and dissolved phosphorus also correlated significantly with rainfall. The major cyanobacterial taxa were members of the orders Chroococcales and Nostocales. The genus Microcystis was the main mcyD-carrier and main microcystin producer. Our results suggested that increasing nutrient concentrations and total nitrogen:total phosphorus (TN:TP) ratios approaching 11:1, coupled with an increase in temperature, promoted Microcystis-dominated toxic blooms. Although the importance of nutrient ratios and absolute concentrations on cyanobacterial and Microcystis dynamics have been documented in other laboratories, an optimum TN:TP ratio for Microcystis dominance has not been previously observed in situ. This observation provides further support that nutrient ratios are an important determinant of species composition in natural phytoplankton assemblages.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».