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Enregistrement W2757956961 · doi:10.1038/s41598-017-12923-1

A penalty on photosynthetic growth in fluctuating light

2017· article· en· W2757956961 sur OpenAlexafffund
Percival J. Graham, Brian Nguyen, Thomas Burdyny, David Sinton

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePhotosynthetic Processes and Mechanisms
Établissements canadiensSinai Health SystemUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésPhotosynthesisChlamydomonas reinhardtiiRuBisCODuty cycleBiological systemEnvironmental scienceAtmospheric sciencesPhysicsBiologyBiophysicsBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fluctuating light is the norm for photosynthetic organisms, with a wide range of frequencies (0.00001 to 10 Hz) owing to diurnal cycles, cloud cover, canopy shifting and mixing; with broad implications for climate change, agriculture and bioproduct production. Photosynthetic growth in fluctuating light is generally considered to improve with increasing fluctuation frequency. Here we demonstrate that the regulation of photosynthesis imposes a penalty on growth in fluctuating light for frequencies in the range of 0.01 to 0.1 Hz (organisms studied: Synechococcus elongatus and Chlamydomonas reinhardtii ). We provide a comprehensive sweep of frequencies and duty cycles. In addition, we develop a 2 nd order model that identifies the source of the penalty to be the regulation of the Calvin cycle – present at all frequencies but compensated at high frequencies by slow kinetics of RuBisCO.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,515

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,246 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations72
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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