Complex seasonality observed amongst diverse phytoplankton viruses in the <scp>B</scp>ay of <scp>Q</scp>uinte, an embayment of <scp>L</scp>ake <scp>O</scp>ntario
Notice bibliographique
Résumé
Summary To initiate research on algal viruses (viruses that infect eukaryotic algae) and cyanophages (viruses that infect cyanobacteria) in the B ay of Q uinte, a L ake O ntario embayment, samples of viruses free in the water (i.e. not associated with particulate material) were collected throughout 2011 with the goals of examining the diversity of phytoplankton viruses and monitoring their dynamics. PCR and sequencing of DNA polymerase ( polB ) and major capsid protein ( MCP ) genes from algal viruses, and sheath protein genes from cyanophages, revealed diverse phytoplankton viruses in the bay. Specifically, polB sequences from the bay were most closely related to sequences from viruses that infect prasinophyte algae, MCP sequences were related to sequences from viruses that infect prasinophytes and from Mimivirus ‐like viruses that infect prymnesiophytes and prasinophytes, whilst sheath protein sequences were related to sequences from the phage Ma‐LMM01 that infects M . aeruginosa . The abundances of 10 distinct viral genes monitored using quantitative PCR ranged from exceptionally high values (e.g. 256 441 gene copies mL −1 for a putative M . aeruginosa phage) to values that were just above detection limits (e.g. a putative Prasinovirus never exceeded 20 gene copies mL −1 ). Patterns of abundance included genes that were seasonally sporadic or geographically patchy, as well as some that were stable throughout the bay over the entire year. Despite the heterogeneity of viral abundance across the bay, gene abundance clustered by sampling date and geographical location. Even for closely related viruses, seasonality and geographical distribution were distinct. By providing evidence for the complex seasonality of diverse phytoplankton viruses, this work highlighted significant gaps in knowledge of aquatic virus ecology that can be extrapolated from this one system to most aquatic environments.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».