Iron and iron‐binding ligands as cofactors that limit cyanobacterial biomass across a lake trophic gradient
Notice bibliographique
Résumé
Summary The frequency and intensity of cyanobacterial blooms (cyanoblooms) is increasing globally. While cyanoblooms in eutrophic (nutrient‐rich) freshwater lakes are expected to persist and worsen with climate change projections, many of the ‘new’ cyanobloom reports pertain to oligotrophic (nutrient‐poor) freshwater lakes with no prior history of cyanobloom occurrence. Iron (Fe) is required in nearly all pathways of cyanobacterial macronutrient use, although its precise role in regulating cyanobacterial biomass across a lake trophic gradient is not fully understood. In all lakes sampled representing a gradient in trophic status from oligotrophic to hypereutrophic (2.2–561.2 μg L−1 total phosphorus), the relative cyanobacterial biomass was highest at low predicted Fe bioavailability in eutrophic Alberta lakes (<1.0 × 10−22 mol L−1) and low Fe concentration in oligotrophic Ontario Lakes (<3.2 μg L−1). Fe‐binding organic ligands were measured within this range of low bioavailable Fe. Concentrations of ligands with reactive hydroxamate moieties were positively correlated to cyanobacterial biomass in lakes with low Fe bioavailability and supply, suggesting a possible cellular origin (i.e. siderophores) mediated by low Fe. These findings suggest that Fe serves as a possible cofactor that maintains cyanobacterial biomass across a lake trophic gradient and that cyanobacteria invoke a similar Fe‐scavenging system to overcome Fe limitation in lakes of all trophic states.
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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 | 0,001 | 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 ».