Diatom Transcriptional and Physiological Responses to Changes in Iron Bioavailability across Ocean Provinces
Notice bibliographique
Résumé
Changes in iron (Fe) bioavailability influence diatom physiology and community composition, and thus have a profound impact on primary productivity and ecosystem dynamics. Iron limitation of diatom growth rates has been demonstrated in both oceanic and coastal waters of the Northeast Pacific Ocean and is predicted to become more pervasive in future oceans. However, it is unclear how the strategies utilized by phytoplankton to cope with low Fe bioavailability and resupply differ across these ocean provinces. We investigated the response of diatom communities to variable Fe conditions through incubation experiments performed in the Fe mosaic of the California Upwelling Zone and along a natural Fe gradient in the Northeast Pacific Ocean. Through coupling gene expression of two dominant diatom taxa (Pseudo-nitzschia and Thalassiosira) with biological rate process measurements, we provide an in-depth examination of the physiological and molecular responses associated with varying Fe status. Following Fe enrichment, oceanic diatoms showed distinct differential expression of gene products involved in nitrogen assimilation, photosynthetic carbon fixation, and vitamin production compared to diatoms from low-Fe coastal sites, possibly driven by the chronic nature of Fe stress at the oceanic site. Genes of interest involved in Fe and N metabolism additionally exhibited divergent expression patterns between the two diatom taxa investigated, demonstrating that diverse diatoms may invoke alternative strategies when dealing with identical changes in their environment. We report here several mechanisms used distinctly by coastal or oceanic diatom communities as well as numerous taxa-specific strategies for coping with Fe stress and rearranging nutrient metabolism following Fe enrichment.
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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 ».