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Enregistrement W2099664334 · doi:10.1111/j.1365-3040.2006.01559.x

Changes in C uptake in populations of <i>Chlamydomonas reinhardtii</i> selected at high CO<sub>2</sub>

2006· article· en· W2099664334 sur OpenAlexaff
Sinéad Collins, Dieter Sültemeyer, Graham Bell

Notice bibliographique

RevuePlant Cell & Environment · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill-Queen's University Press
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChlamydomonas reinhardtiiSelection (genetic algorithm)PopulationBiologyNatural selectionKineticsProductivityChemistryGeneGeneticsPhysicsDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Estimates of the effect of increased global atmospheric CO(2) levels on oceanic primary productivity depend on the physiological responses of contemporary phytoplankton populations. However, microalgal populations will possibly adapt to rising CO(2) levels in such a way that they become genetically different from contemporary populations. The unknown properties of these future populations introduce an undefined error into predictions of C pool dynamics, especially the presence and size of the biological C pump. To address the bias in predictions introduced by evolution, we measured the kinetics of CO(2) uptake in populations of Chlamydomonas reinhardtii that had been selected for growth at high CO(2) for 1000 generations. Following selection at high CO(2), the populations were unable to induce high-affinity CO(2) uptake, and one line had a lower rate of net CO(2) uptake. We attribute this to conditionally neutral mutations in genes affecting the C concentrating mechanism (CCM). Lower affinity CO(2) uptake, in addition to smaller population sizes, results in a significant reduction in net CO(2) uptake of about 38% relative to contemporary populations under the same conditions. This shows how predictions about the properties of communities in the future can be influenced by the effect of natural selection.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,159
Écart entre enseignants0,151 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations65
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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