Adaptive strategies by Southern Ocean phytoplankton to lessen iron limitation: Uptake of organically complexed iron and reduced cellular iron requirements
Notice bibliographique
Résumé
We report results of laboratory studies examining the effect of low levels of iron (Fe) availability on the intracellular Fe concentrations and specific growth rates in Southern Ocean diatoms ( Fragilariopsis kerguelensis , Eucampia antarctica , Proboscia inermis , and Thalassiosira antarctica ) and Phaeocystis antarctica . All species grew on Fe complexed to the siderophore desferrioxamine B (DFB). Concentrations of DFB up to 100‐fold in excess of Fe were required to limit growth rates by ≥ 50%. Southern Ocean phytoplankton also grew on Fe complexed by ≥ 10‐fold excess concentrations of the siderophores ferrichrome, enterobactin, or aerobactin, whereas the temperate coastal diatoms Thalassiosira weissflogii and Thalassiosira pseudonana did not. Intracellular Fe concentrations and Fe : C ratios of all Southern Ocean species were exceptionally low and decreased with decreasing Fe availability. However, large diatoms had significantly lower cell‐volume‐normalized Fe content and Fe : C ratios than Phaeocystis . Short‐term Fe uptake and extracellular Fe(II) production measurements provided evidence that Phaeocystis possesses a reductive Fe transport pathway. Our findings demonstrate that the large‐diatom Fe requirements are at least 2‐fold lower than currently reported for oceanic algal species and suggest that bioreduction may enable resident phytoplankton to directly use Fe bound to strong organic ligands.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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 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 ».