Size-scaling of macromolecules and chemical energy content in the eukaryotic microalgae
Notice bibliographique
Résumé
The macromolecular composition and cell size of microalgae can influence their competitive interactions for nutrients and food quality for predators. Here we quantify the cell volume and dry weight based size-scaling of protein, lipid, carbohydrate and chemical energy content of eukaryotic microalgae from data extracted from the scientific literature. Across all the microalgae examined, cell size is an excellent predictor of macromolecular and chemical energy content with size-scaling exponents ranging from 0.8 to 0.93 for cell volume and 0.96 to 1.1 for dry weight. There are second-order taxonomic differences in the size scaling of macromolecular and chemical energy content. Relative to the green algae and dinoflagellates, the diatoms have lower cell volume size-scaling exponents for protein, lipid and chemical energy content due to their larger increase in vacuole volume with increasing cell volume. The dinoflagellates have a lower size-scaling exponent for carbohydrate relative to the diatoms and green algae and the green algae have a relatively high size-scaling exponent for protein as compared to the diatoms. Differences in the size-scaling of macromolecular and chemical energy content across the diatoms, green algae and dinoflagellates appear to reflect fundamental differences in cellular architecture and growth and storage allocation strategies across these microalgal phyla.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».