Competition between microcystin‐ and non‐microcystin‐producing <i>Planktothrix agardhii</i> (cyanobacteria) strains under different environmental conditions
Notice bibliographique
Résumé
The factors that control the production of microcystins (hepatotoxins) during cyanobacterial blooms, and the function of these metabolites remain largely unknown. In an attempt to provide answers to these questions, we compared the fitness of microcystin (MC)-producing and non-MC-producing Planktothrix agardhii strains under various experimental conditions. More specifically, we investigated the effects of temperature, light intensity and nitrate concentrations on several MC-producing and non-MC-producing strains in monoculture and competition experiments. In the monoculture experiments, no significant difference in cell growth rates was found for any of the environmental conditions tested. On the other hand, at the end of the competition experiments, we found that when the environmental conditions limited cell growth, MC-producing strains were clearly winning out over the non-MC-producing ones. This suggested that, under growth-limiting conditions, the benefits of producing MC outweigh the cost. Moreover, the reverse was found under non-growth-limiting conditions, suggesting that under environmental conditions that favour cyanobacterial growth, the cost of MC production must outweigh its benefits. These findings suggest that environmental factors may have an indirect effect on the MC production rate, and on the selection of MC-producing and non-MC-producing strains, via their direct impact on both the cell growth rate and the cell densities in the cultures. Several hypotheses have been advanced concerning the possible function of MCs, but none of them seems to be supported by our data.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».