Assessing the severity of diatom deformities using geometric morphometry
Notice bibliographique
Résumé
Deformities in diatoms are increasingly used as an indicator of toxic stress in freshwaters. However, the percentage of deformities alone often fails at highlighting the magnitude of toxic exposure. An approach combining the assessment of deformities coupled with information on their severity could improve the sensitivity of this biomarker. With the aim of quantifying the deviation from the normal form, we tested the applicability of geometric morphometry to evaluate the degree of deformities in different diatom species. We used photomicrographs of normal and deformed specimens from laboratory cultures of Gomphonema gracile, Nitzschia palea, and of Achnanthidium minutissimum from field samples collected along a gradient of toxic contamination. The geometric morphometry approach is based on several landmarks positioned on the outline of the diatom valves. Statistical analyses were conducted based on the geometrical coordinates of the landmarks. This technique allowed to discriminate between normal and deformed individuals. The geometric morphometry approach revealed a gradient in the intensity of the deformities observed on Gomphonema gracile and Achnanthidium minutissimum, in-line with a priori, visually determined (subjective) classifications. A relationship between the degree of deformity in Achnanthidium minutissimum and a gradient of zinc contamination was found. In contrast, the approach failed to obtain good fit for Nitzschia palea individuals because deformities in this species were more variable in terms of their location on the valves. Geometric morphometry provided encouraging results to objectively quantify the intensity of diatom deformities affecting valve outline, and could easily be implemented in further automatic diatom identification developments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».