Genome and low-iron response of an oceanic diatom adapted to chronic iron limitation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Biogeochemical elemental cycling is driven by primary production of biomass via phototrophic phytoplankton growth, with 40% of marine productivity being assigned to diatoms. Phytoplankton growth is widely limited by the availability of iron, an essential component of the photosynthetic apparatus. The oceanic diatom Thalassiosira oceanica shows a remarkable tolerance to low-iron conditions and was chosen as a model for deciphering the cellular response upon shortage of this essential micronutrient. RESULTS: The combined efforts in genomics, transcriptomics and proteomics reveal an unexpected metabolic flexibility in response to iron availability for T. oceanica CCMP1005. The complex response comprises cellular retrenchment as well as remodeling of bioenergetic pathways, where the abundance of iron-rich photosynthetic proteins is lowered, whereas iron-rich mitochondrial proteins are preserved. As a consequence of iron deprivation, the photosynthetic machinery undergoes a remodeling to adjust the light energy utilization with the overall decrease in photosynthetic electron transfer complexes. CONCLUSIONS: Beneficial adaptations to low-iron environments include strategies to lower the cellular iron requirements and to enhance iron uptake. A novel contribution enhancing iron economy of phototrophic growth is observed with the iron-regulated substitution of three metal-containing fructose-bisphosphate aldolases involved in metabolic conversion of carbohydrates for enzymes that do not contain metals. Further, our data identify candidate components of a high-affinity iron-uptake system, with several of the involved genes and domains originating from duplication events. A high genomic plasticity, as seen from the fraction of genes acquired through horizontal gene transfer, provides the platform for these complex adaptations to a low-iron world.
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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 | 0,001 |
| 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 ».