Allelopathic interactions of linoleic acid and nitric oxide increase the competitive ability of <i>Microcystis aeruginosa</i>
Notice bibliographique
Résumé
The frequency and intensity of cyanobacterial blooms are increasing worldwide with major societal and economic costs. Interactions between toxic cyanobacteria and eukaryotic algal competitors can affect toxic bloom formation, but the exact mechanisms of interspecies interactions remain unknown. Using metabolomic and proteomic profiling of co-cultures of the toxic cyanobacterium Microcystis aeruginosa with a green alga as well as of microorganisms collected in a Microcystis spp. bloom in Lake Taihu (China), we disentangle novel interspecies allelopathic interactions. We describe an interspecies molecular network in which M. aeruginosa inhibits growth of Chlorella vulgaris, a model green algal competitor, via the release of linoleic acid. In addition, we demonstrate how M. aeruginosa takes advantage of the cell signaling compound nitric oxide produced by C. vulgaris, which stimulates a positive feedback mechanism of linoleic acid release by M. aeruginosa and its toxicity. Our high-throughput system-biology approach highlights the importance of previously unrecognized allelopathic interactions between a broadly distributed toxic cyanobacterial bloom former and one of its algal competitors.
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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 | 0,000 |
| 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 ».