To kill or not to kill: The balance between lytic and lysogenic viral infection is driven by trophic status
Notice bibliographique
Résumé
Experiments were conducted to investigate spatiotemporal patterns in lytic and lysogenic viral infection using water samples collected on the Canadian Arctic Shelf, southern Beaufort Sea. Viral production (VP) and viral‐induced mortality of bacteria (VMB) were determined using a viral reduction approach during a full seasonal cycle, while the percentage of lysogenic bacteria (PLB) in spring and summer was determined in virus‐reduced samples by induction with mitomycin C. Overall, VP (range: 0.3 × 10 8 ‐77 × 10 8 viruses L −1 d −1 ), VMB (range: 0.2 × 10 7 ‐43 × 10 7 bacteria L −1 d −1 ), and PLB (range: 4–38%) displayed marked spatiotemporal variations concomitant with changes in chlorophyll a , bacterial abundance, and production. Highest VP and VMB occurred in summer when the water was warmest, stratified, and most productive, and when viruses removed up to 29% of bacterial standing stock d −1 and released up to 4.3 µg of organic carbon L −1 d −1 . In contrast, the highest PLB occurred in spring when the water was colder, well mixed, and oligotrophic. Correlative and regression analyses indicated viral lytic and lysogenic variables were significantly coupled with chlorophyll a and the abundance, production, and growth rate of bacteria, implying that viral lytic and lysogenic lifestyles were dependent on system productivity. Furthermore, lytic VP and the proportion of lysogenized bacteria were inversely related, suggesting a dynamic interplay between viral infection pathways. Lytic infection was more pronounced when system productivity was high, while lysogeny prevailed when system productivity was low. These data demonstrate the important role of viruses in bacterial mortality and carbon cycling in the Arctic Ocean, and show how their effect is influenced by trophic status.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».