Domoic acid: The synergy of iron, copper, and the toxicity of diatoms
Notice bibliographique
Résumé
Diatom blooms generated by the alleviation of iron limitation in high nitrate–low chlorophyll (HNLC) regions of the oceans often are composed of pennate diatoms of the genus Pseudo-nitzschia, many of which periodically produce the potent neurotoxin domoic acid. We show that toxigenic diatoms have an inducible high-affinity iron uptake capability that enables them to grow efficiently on iron complexed by strong organic ligands in seawater. This low-iron adaptive strategy requires copper and domoic acid, a copper chelator whose production increases sharply when both iron and copper are limiting. Addition of either domoic acid or copper to seawater improves the growth of Pseudo-nitzschia spp. on strongly complexed iron during deck incubation experiments with natural phytoplankton. Our findings indicate that domoic acid is a functional component of the unusual high-affinity iron acquisition system of these organisms. This system may help explain why Pseudo-nitzschia spp. are persistent seed populations in oceanic HNLC regions, as well as in some neritic regions. Our findings also indicate that in the absence of an adequate copper supply, iron-limited natural populations of Pseudo-nitzschia will become increasingly toxic.
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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 ».