Dynamics of silicon metabolism and silicon isotopic discrimination in a marine diatomas a function of pCO<sub>2</sub>
Notice bibliographique
Résumé
Opal accumulation rates in sediments have been used as a proxy for carbon flux, but there is poor understanding of the factors that regulate the Si quota of diatoms. Natural variation in silicon isotopes (δ30Si) in diatom frustules recovered from sediment cores are an alternative to opal mass for reconstructing diatom Si use and potential C export over geological timescales. Understanding the physiological factors that may influence the Si quota and the δ30Si isotopic signal is vital for interpreting biogenic silica as a paleoproxy. We investigated the influence of pCO2 on the Si quota, fluxes across the cell membrane, and frustule dissolution in the marine diatom Thalassiosira weissflogii and determined the effect that pCO2 has on the isotopic fractionation of Si. We found that our Si flux estimates mass balance and, for the first time, describe the Si budget of a diatom. The Si quota rose in cells grown with low pCO2 (100 ppm) compared with controls (370 ppm), and the increased quota was the result of greater retention of Si (i.e., lower losses of Si through efflux and dissolution). The ratio of efflux : influx decreased twofold as pCO2 decreased from 750 to 100 ppm. The efflux of silicon is shown to significantly bias measurements of silica dissolution rates determined by isotope dilution, but no effect on the Si isotopic enrichment factor (ε) was observed. The latter effect suggests that silicon isotopic discrimination in diatoms is set by the Si transport step rather than by the polymerization step. This observation supports the use of the v signal of biogenic silica as an indicator of the percentage utilization of silicic acid.
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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) | 0,001 | 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 ».