Cyanobacteria Predominance in Alberta's Eutrophic Lakes Linked to Iron Scavenging Strategy That Uses Siderophores and Toxins
Notice bibliographique
Résumé
The role of the micronutrient iron in the regulation of cyanobacteria dominance and cyanotoxicity is poorly understood. Iron is required for important metabolic pathways, including both phosphorus (P) and nitrogen (N) assimilation, and low levels of this element may influence the assimilation of the macronutrients. The hypothesis tested was that cyanobacteria produce and utilize siderophores and toxins in low iron conditions to scavenge iron, when P and N are not limiting algal growth, providing some cyanobacteria with a competitive advantage over other algal species. Among the naturally eutrophic lakes studied, cyanobacteria were dominant at low iron (>pFe19) concentrations (Spearman r = 0.73, p=0.004). Under these low iron conditions, the concentration of hydroxamate siderophores was significantly related to cyanobacteria biomass (r2=0.81, p<0.001), and the concentrations of extracellular microcystin were significantly correlated to the concentrations of hydroxamate siderophores (r2=0.98, p<0.001). These findings provide support for iron regulation of cyanobacteria harmful algal blooms (cyanoHABs). Lake management programs can work to mitigate and prevent future cyanoHAB occurrences through the regulation of iron in naturally eutrophic lakes.
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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 | 0,001 |
| 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 ».