Energy cost and putative benefits of cellular mechanisms modulating buoyancy in aflagellate marine phytoplankton
Notice bibliographique
Résumé
Little information is available on the energetics of buoyancy modulation in aflagellate phytoplankton, which comprises the majority of autotrophic cells found in the ocean. Here, we computed for three aflagellate species of marine phytoplankton (Emiliania huxleyi, Thalassiosira pseudonana, and Ethmodiscus rex) the theoretical minimum energy cost as photons absorbed and nitrogen resource required of the key physiological mechanisms (i.e., replacement of quaternary ammonium by dimethyl-sulfoniopropionate, storage of polysaccharides, and cell wall biosynthesis) affecting the cell's vertical movement as a function of nitrogen (N) availability. These energy costs were also normalized to the capacity of each buoyancy mechanism to modulate sinking or rising rates based on Stokes' law. The three physiological mechanisms could act as ballast in the three species tested in conditions of low N availability at a low fraction (<12%) of the total photon energy cost for growth. Cell wall formation in E. huxleyi was the least costly ballast strategy, whereas in T. pseudonana, the photon energy cost of the three ballast strategies was similar. In E. rex, carbohydrate storage and mobilization appear to be energetically cheaper than modulations in organic solute synthesis to achieve vertical migration. This supports the carbohydrate-ballast strategy for vertical migration for this species, but argues against the theory of replacement of low- or high-density organic solutes. This study brings new insights into the energy cost and potential selective advantages of several strategies modulating the buoyancy of aflagellate marine phytoplankton.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».