Reversal in competitive dominance of a toxic versus non-toxic cyanobacterium in response to rising CO2
Notice bibliographique
Résumé
Climate change scenarios predict a doubling of the atmospheric CO(2) concentration by the end of this century. Yet, how rising CO(2) will affect the species composition of aquatic microbial communities is still largely an open question. In this study, we develop a resource competition model to investigate competition for dissolved inorganic carbon in dense algal blooms. The model predicts how dynamic changes in carbon chemistry, pH and light conditions during bloom development feed back on competing phytoplankton species. We test the model predictions in chemostat experiments with monocultures and mixtures of a toxic and non-toxic strain of the freshwater cyanobacterium Microcystis aeruginosa. The toxic strain was able to reduce dissolved CO(2) to lower concentrations than the non-toxic strain, and became dominant in competition at low CO(2) levels. Conversely, the non-toxic strain could grow at lower light levels, and became dominant in competition at high CO(2) levels but low light availability. The model captured the observed reversal in competitive dominance, and was quantitatively in good agreement with the results of the competition experiments. To assess whether microcystins might have a role in this reversal of competitive dominance, we performed further competition experiments with the wild-type strain M. aeruginosa PCC 7806 and its mcyB mutant impaired in microcystin production. The microcystin-producing wild type had a strong selective advantage at low CO(2) levels but not at high CO(2) levels. Our results thus demonstrate both in theory and experiment that rising CO(2) levels can alter the community composition and toxicity of harmful algal blooms.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».