The influence of iron, siderophores and refractory <scp>DOM</scp> on cyanobacterial biomass in oligotrophic lakes
Notice bibliographique
Résumé
Summary Our conceptual understanding of factors that promote cyanobacterial growth is inadequate in the face of rising public concern about cyanobacterial blooms in oligotrophic freshwater lakes. We hypothesised that cyanobacterial density would be highest in lakes with low levels of phosphorus (P), nitrogen (N), total dissolved iron (TDFe) and dissolved organic matter (DOM) with labile properties, where cyanobacteria use siderophores to scavenge Fe and overcome Fe limitation. We tested this hypothesis by measuring cyanobacterial density during peak biomass in 25 oligotrophic lakes representing gradients in total P (TP), nitrate, TDFe and DOM concentrations. Total phytoplankton biomass, using chlorophyll‐a (chl‐a) as a proxy, was a function of TP (r2 = 0.83, P < 0.001). Cyanobacterial density was highest in lakes with low chl‐a, low TP, variable (low and high) nitrate and low TDFe. Regression tree analysis confirmed that TDFe, specifically low concentrations (<3.2 μg L−1), gave rise to the highest cyanobacterial densities in lakes. All lakes had detectable concentrations of hydroxamate and/or catecholate siderophores. In lakes with relatively low TDFe (<3.2 μg L−1), cyanobacterial density was positively correlated with hydroxamate siderophore concentration (r2 = 0.77, P = 0.01). In lakes with higher TDFe (≥3.2 μg L−1), cyanobacterial density was positively correlated with nitrate (r2 = 0.84, P < 0.001) and ammonium (r2 = 0.75, P < 0.001) concentrations. Dissolved organic matter may have an overriding control on cyanobacterial density, with cyanobacterial densities typically highest where DOM concentrations were low (<5 mg L−1) and with a humification index <5. These findings suggest that DOM with labile properties may allow cyanobacteria to gain access to Fe complexed with DOM and thus to overcome Fe limitation, while DOM with refractory properties may bind Fe tightly so that Fe is not readily bioavailable to cyanobacteria. A new conceptual model is presented that emphasises the potential influence of DOM quantity and quality on the functioning of siderophores and the provision of a supply of Fe to cyanobacteria in lakes with low macronutrient supply.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».