Frustule‐related gene transcription and the influence of diatom community composition on silica precipitation in an iron‐limited environment
Notice bibliographique
Résumé
A microcosm study in iron‐limited waters of the northeast subarctic Pacific Ocean was conducted to examine how iron availability affects the frustule‐related response of individual diatoms and thus the total quantity of silica precipitated by the community. New silica precipitated per cell was estimated using the fluorescent cell stain 2‐(4‐pyridyl)‐5{[4‐dimethylaminoethyl‐aminocarbamoyl)‐methoxy]phenyl}oxazole (PDMPO). Differences in new silica precipitation within a particular genus before and after iron enrichment were small compared to differences among genera, indicating that the quantity of total silica precipitated is particularly sensitive to community composition. Transcriptional patterns of genes encoding silicon transporters, aminopropyltransferases, chitin synthases, and a protein with uncharacterized function were measured in natural populations to identify indicators of the frustule‐related responses of different genera to iron limitation. Transcripts associated with silicon transporters were the most readily detectable in three metatranscriptome datasets and were capable of resolving species composition shifts and physiological responses. Silicon transporter transcripts from a distinct phylogenetic clade were most abundant in the iron‐limited community, and transcripts from a separate clade were more abundant in the community that bloomed after iron enrichment. Transcripts of the gene present in the iron‐limited community were also more abundant in iron‐limited laboratory cultures of Pseudo‐nitzschia multiseries , suggesting that this gene plays a role in silicon uptake during iron limitation. The responses of individual cells, as detected in this study, determine how the community influences silicon cycling in iron‐limited environments.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».