Optimum Growth Temperatures of Three Species of Green Chloromonas Snow Algae from Upstate New York and the White Mountains, Arizona
Notice bibliographique
Résumé
The optimum temperatures of three species of snow algae were studied using four strains of Chloromonas (Cr.) rosae v. psychrophila, six strains of Cr. tughillensis, and one strain of Cr. chenangoensis. These axenic strains were from Upstate New York except for two of Cr. rosae v. psychrophila from the White Mountains, Arizona. Temperatures tested were from 2.5 to 20°C. The high elevation subalpine Cr. rosae v. psychrophila from New York and Arizona grew from 4 to 20°C and had the greatest cell counts at 4 to 15°C. In contrast, the subalpine to temperate low elevation strains of Cr. tughillensis grew from 2.5 to 10°C and optimally at 2.5 or 5°C, and Cr. chenangoensis grew from 2.5 to 7.5°C and optimally at 2.5 and 5°C. Chloromonas tughillensis and Cr. chenangoensis belong to a genetic subclade with low temperature optima, whereas Cr. rosae v. psychrophila belongs to a subclade with broad temperature optima. In acclimation experiments, there were no significant differences in cell counts when acclimating two Adirondack, New York, strains of Cr. rosae v. psychrophila for two weeks prior to experiments vs. using non-acclimated strains that were moved from 4°C directly to 4, 10, 15, or 20°C. For Cr. tughillensis, four of six strains had significantly higher cell counts when grown at 2.5°C after acclimation at 7.5°C for five months. These are the first reports of temperature optima of snow algae from eastern North America.
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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 | 0,001 | 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 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».