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Enregistrement W2569033297 · doi:10.1111/pre.12166

Effects of iron deficiency on the growth and photosynthesis of three bloom‐forming cyanobacterial species isolated from Lake Taihu

2017· article· en· W2569033297 sur OpenAlexfundno aff
Kui Xu, Zhengke Li, Shuwen Liu, Bao‐Sheng Qiu

Notice bibliographique

RevuePhycological Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Key Research and Development Program of ChinaProgram for New Century Excellent Talents in UniversityUniversité du Québec à Montréal
Mots-clésPhotosynthesisBiologyCyanobacteriaBloomBotanySaturation (graph theory)ChlorophyllChlorophyll aIron deficiencyGrowth ratePhytoplanktonEnvironmental chemistryNutrientEcologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY Cyanobacterial blooms are found in many freshwater ecosystems around the world, but the effect of environmental factors on their growth and the proportion of species still require more investigation. In this study, the physiological responses of bloom‐forming cyanobacteria M icrocystis aeruginosa FACHB 912, M icrocystis flos‐aquae FACHB 1028 and P seudanabaena sp. FACHB1 282 to iron deficiency were investigated. Their specific growth rates were found to decrease as the available iron concentration decreased. At low available iron concentrations of 1 × 10 −7 M (pFe 21.3) and 5 × 10 −8 M (pFe 21.6), M . aeruginosa had the lowest specific growth rate among three studied species. The cell sizes of M . flos‐aquae and Pseudanabaena sp. were significantly smaller under the lowest iron concentration. The chlorophyll a content of the three species decreased at the lowest iron concentration. The maximal relative electron transport rate, photosynthetic efficiency, and light‐saturation parameter of M . aeruginosa were lower than the other two cyanobacteria at pFe 21.3. Therefore, M . aeruginosa was the least able to adapt to iron deficiency. Under iron deficiency, the functional absorption cross‐section of PSII and electron transport rate on the acceptor side of PSII decreased in M . aeruginosa , while the connectivity factor between individual photosynthetic units increased in M . flos‐aquae , and the electron transport rate on the acceptor side of PSII and between PSII and PSI decreased in P seudanabaena sp. The ability to store iron was highest in M . flos‐aquae , followed by P seudanabaena sp. and M . aeruginosa . Thus, these results provide necessary information for detecting the role of iron in the succession of cyanobacterial species in Lake Taihu, the third largest freshwater lake in China, because all three species were isolated from this lake.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,583
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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