Age matters: Submersion period shapes community composition of lake biofilms under glyphosate stress
Notice bibliographique
Résumé
The phosphonate herbicide glyphosate, which is the active ingredient in the commercial formulation Roundup ® , is currently the most globally used herbicide. In aquatic ecosystems, periphytic biofilms, or periphyton, are at the base of food webs and are often the first communities to be in direct contact with runoff. Microcosm experiments were conducted to assess the effects of a pulse exposure of glyphosate on community composition and chlorophyll a concentrations of lake biofilms at different colonization stages (2 months, 1 year, and 20 years). This is the first study that uses such contrasting submersion periods. Biofilms were exposed to either environmental levels of pure analytical grade glyphosate (6 μg/L, 65 μg/L, and 600 μg/L) or to corresponding phosphorus concentrations. Community composition was determined by deep sequencing of the 18S and 16S rRNA genes to target eukaryotes and cyanobacteria, respectively. The results showed that submersion period was the only significant contributor to community structure. However, at the taxon level, the potentially toxic genus Anabaena was found to increase in relative abundance. We also observed that glyphosate releases phosphorus into the surrounding water, but not in a bioavailable form. The results of this study indicate that environmental concentrations of glyphosate do not seem to impact the community composition or metabolism of lake biofilms under pulse event conditions.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,006 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».